배포된 AI 모델이 처음의 완벽한 성능을 유지하지 못하고 시간이 지남에 따라 예상치 못한 결과를 내놓는 경우가 너무나 많습니다. 특히 개발 환경에서는 문제없이 작동하던 모델이 실제 환경에 적용되면 정확도가 떨어지거나 부적절한 내용을 생성하는 경우, 이는 사용자 신뢰도 하락과 심각한 비즈니스 손실로 이어질 수 있습니다. AI 모델의 지속적인 신뢰성 확보는 모든 AI 시스템의 성공을 위한 핵심 요소입니다.모델 드리프트의 이해: 왜 AI 모델은 시간이 지나면 성능이 저하될까?모델 드리프트는 데이터 또는 입력 변수와 출력 변수 간의 관계 변화로 인해 머신 러닝 모델의 성능이 저하되는 현상을 말합니다. 이는 잘못된 의사 결정과 예측을 초래할 수 있어 AI 시스템의 신뢰성에 직접적인 위협이 됩니다1.드리프트의 유형..