데이터사이언스팀의 예측모델 개발 및 운영

이 게시물은 데이터사이언스팀이 수요예측모델과 개인화 추천모델을 개발하고 운영하는 방법을 상세히 소개합니다.

팀의 주요 업무 및 모델링 접근법

• 수요예측모델은 물류 프로세스 효율화를 위해 다양한 기준과 시점으로 예측
• 추천/랭킹 모델은 마케팅 효율화와 고객 경험 개선에 기여
• MLOps 도입으로 안정적인 모델 서빙 환경 구축

운영 경험과 배운 점

• 모델 배포 후 사후 대응과 데이터 품질 관리 중요
• 예측성능 분석은 비즈니스 맥락을 고려한 다각적 접근 필요
• 전통적인 시계열 모델 대신 다수의 Regression 모델 앙상블 활용
• Overfitting과 Leakage 문제에 주의하며 실험 설계
• 문제 정의 및 프로젝트 관리가 성공적 모델 운영의 핵심