📘 7. 실제 적용 사례 & 베스트 프랙티스모델 배포는 단순한 API 개발을 넘어, 산업별 요구사항을 반영한 전략 수립, 운영 중 발생하는 문제 해결, 지속 가능한 자동화 체계 구축이 핵심입니다.🔹 7.1 산업별 배포 사례🏦 금융 (Finance)적용 분야방식 / 특징사기 탐지Kafka 기반 스트리밍 + 실시간 탐지 모델 API 서빙 (Python + FastAPI)신용 점수 산정주기적 배치 예측 + 설명 가능한 모델(SHAP)로 규제 대응대출 승인 자동화REST API 형태 모델 배포, 입력-예측-근거 로그 저장 필수💼 기업 사례:Capital One: Seldon Core + Kubernetes로 실시간 모델 서빙 → Canary 배포 후 자동 롤백은행연합회 AI 신용평가 모델: XAI 기반 ..

📘 5. 배포 후 모니터링 (Monitoring after Deployment)머신러닝 모델은 배포 이후에도 지속적인 성능 유지와 품질 관리를 위해 반드시 모니터링이 필요합니다. 데이터 변화, 시스템 이슈, 모델 노후화 등 다양한 요소가 실시간 운영에 영향을 줄 수 있기 때문입니다.🔹 5.1 왜 모니터링이 중요한가?이유설명✅ 모델 성능 유지운영 중 데이터가 바뀌면 모델 정확도가 떨어질 수 있음✅ 시스템 안정성 확보API 오류, 서버 지연 등 시스템 문제를 조기에 감지 가능✅ 재학습 타이밍 판단드리프트나 성능 하락을 바탕으로 재학습 시점을 결정할 수 있음✅ 신뢰도 향상 및 비용 절감예측 오류나 서비스 중단으로 인한 리스크를 줄이고 사용자 신뢰 확보🔹 5.2 성능 모니터링 지표지표설명모니터링 주기Acc..