데이터 사이언스 팀의 예측 모델 개발 및 운영 노하우 공개!
by DD
3년 전
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수요 예측 모델 개발 및 운영을 통해 물류 프로세스 효율화에 기여
MLOPS 도입으로 안정적인 모델 서빙 환경 구축
Overfitting 및 Leakage 문제 해결을 위한 실험 및 분석
MLOPS 기반의 안정적인 모델 서빙
MLOPS는 Feature Store, MLflow, Anomaly Detection System 등 다양한 시스템을 활용하여 모델의 안정적인 운영을 지원한다. 따라서, 모델 배포 자동화 및 모니터링 시스템 구축을 통해 문제 발생 시 신속하게 대응한다. 결과적으로, 서비스 안정성을 확보하고 모델의 지속적인 성능 개선을 가능하게 한다.
Overfitting과 Leakage 문제 해결 전략
Overfitting을 방지하기 위해 Cross-validation 및 Regularization 기법을 활용한다. 구체적으로, Leakage를 막기 위해 모델의 예측 시점과 데이터 수집 시점을 정확히 일치시켜야 한다. 반면, 시계열 데이터의 특성을 고려하여 Lagging Feature를 신중하게 설계해야 한다.
수요 예측 모델링의 핵심: Regression 앙상블
전통적인 시계열 모델 대신 LGBM 또는 Random Forest와 같은 Regression 모델을 활용한다. 구체적으로, 다양한 피처 엔지니어링을 통해 모델의 정확도를 높인다. 따라서, 피처 관리의 중요성이 강조되며, 데이터 퀄리티 확보를 위한 노력이 필요하다.
