📘 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 ..

📘 6. 모델 재학습 및 롤백 전략머신러닝 모델은 배포 후에도 성능이 시간이 지나며 점차 떨어질 수 있습니다.따라서 지속적인 학습(재학습), 안전한 배포 방식, 버전 관리 및 롤백 전략이 매우 중요합니다.🔹 6.1 지속적 학습 (Continuous Training)✅ 개념운영 중 수집된 데이터를 기반으로 주기적으로 또는 조건에 따라 모델을 재학습하는 방식입니다.자동화된 재학습 파이프라인을 통해 모델을 최신 상태로 유지합니다.✅ 필요성데이터 드리프트 대응: 입력 데이터 분포가 바뀌는 경우모델 성능 유지: 시간이 지나면 예측 정확도가 저하될 수 있음자동화된 운영: 사람이 개입하지 않아도 주기적 개선 가능🔁 주요 구성 요소데이터 수집: 운영 중 발생한 예측 입력/출력 로그 저장성능 평가: 기존 모델과 신..