FDS에 지속 성장하는 ML 모델 적용 이야기

이 게시물은 카카오페이의 FDS(Fraud Detection System)에 지속 성장하는 ML 모델을 도입한 여정을 설명합니다.

ML 모델의 필요성

• 급변하는 사고 패턴에 효과적으로 대응하기 위해 ML 모델을 지속적으로 학습
• 데이터 변화에 스스로 적응하는 동적 피처 활용

적응형 ML의 특징

정적 ML과 달리 적응형 ML은 지속적으로 새로운 데이터를 학습하여 모델을 개선하고, 변화하는 데이터 환경에 스스로 적응합니다. 이러한 방식으로 카카오페이는 새로운 유형의 사고를 탐지하고 대응하는 데 성공하였습니다.