왜 막상 배포하면 효과가 없지? 타겟 지표에 맞는 ML모델 train/eval 설계하기

실제 서비스에 머신러닝 모델을 적용할 때, 비즈니스 목표와 연계된 타겟 지표를 설정하는 것이 중요합니다. 잘못된 지표를 최적화하면 모델 성능이 높아져도 서비스에 효과가 없을 수 있습니다.

이 글은 하이퍼커넥트 AI 조직의 실제 사례를 바탕으로, 문제 정의부터 모델 학습 목표 설정, 데이터셋 구축, 오프라인 평가, 온라인 A/B 테스트, 실제 배포까지의 전 과정을 소개합니다. 특히, 아이템의 여러 속성 중 전환율을 높일 대표 속성을 예측하는 AI 모델을 개발하는 과정을 통해, 비즈니스 문제를 어떻게 ML 문제로 재구성하고 실제 서비스 성과와 연결하는지를 보여줍니다.

이를 통해 ML 모델의 성공적인 현업 적용을 위한 실질적인 가이드라인을 제시합니다.