A Study on Drift Phenomenon of Trained ML |
Shin, ByeongChun
(전남대학교 수학과)
Cha, YoonSeok (제노테크(주)) Kim, Chaeyun (제노테크(주)) Cha, ByungRae (광주과학기술원 AI 대학원 & 제노테크(주)) |
1 | IoU, https://deep-learning-study.tistory.com/402 (accessed Jul. 10, 2022) |
2 | Andrew P. McMahon, "Machine Learning Engineering with Python - Manage the production life cycle of machine learning models using MLOps with practical examples," Packt Publishing, 2021. |
3 | Frank Hutter, Lars Kotthoff, Joaquin Vanschroen, "Automated Machine Learning - Methods, Systems, Challenges," Springer, 2019. |
4 | NVIDIA KOREA, "설명 가능한 AI란 무엇인가?," https://blogs.nvidia.co.kr/2021/07/27/what-is-explainable-ai/ (accessed Jul. 11, 2022) |
5 | 안재현, "XAI 설명 가능한 인공지능, 인공지능을 해부하다," 위키북스, 2020년 |
6 | 차윤석, 박진영, 박선, 김종원, 차병래, "ML 모델의 Drift 탐지를 위한 XAI 분석에 따른 머신러닝 모델 팩토리의 제안," 스마트미디어종합학술대회, 2022년 6월 |