머신러닝 모델을 생산 환경에 배포하는 과정은 ML 생애 주기에서 매우 중요한 단계입니다. 모델이 검증 및 테스트 데이터셋에서 좋은 성능을 보였더라도, 기존의 생산 모델을 직접 교체하는 것은 여러 위험 요소를 동반할 수 있습니다. 오프라인 평가만으로는 실제 환경의 복잡성을 충분히 반영하기 어렵기 때문입니다. 데이터 분포가 변할 수 있고, 사용자 행동 또한 예측할 수 없는 방식으로 변화할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 안전하게 머신러닝 모델을 배포하기 위한 네 가지 전략이 제안됩니다. 이 전략들은 A/B 테스트, 카나리 배포, 인터리브드 테스트, 그리고 섀도우 테스트를 포함합니다. 각 전략은 모델의 성능을 점진적으로 평가하고, 위험을 최소화하면서 새로운 모델을 도입할 수 있도록 돕습니다.

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