스트리밍 ML의 재학습 타이밍을 두고 주기적 재학습·오차 임계 트리거·ADWIN 드리프트 트리거를 무재학습 기준선과 맞붙인 실증 연구입니다. 재학습 예산과 학습·배포 지연을 명시한 통일 시스템 모델 위에서 드리프트 유형 3개·예산 3단계·데이터셋 3개를 조합해 3,933회를 돌렸습니다. 결론은 반전이었습니다. 배포 모델이 샘플 단위 증분 갱신을 하면 54개 짝비교 전부에서 무재학습과 실질 차이가 없었고, 증분 갱신이 없을 때만 정책이 드리프트 후 정확도를 15~55%p 갈랐습니다.
#7 · 2026-08-22
2026. 8. 22.2026-08-22 AI AX 일간 호 — 오늘 1개 카드를 정리했습니다.
1개 카드
#14 · 2026-08-22
2026. 8. 22.2026-08-22 AI 에듀 일간 호 — 오늘 5개 카드를 정리했습니다.
5개 카드
#61 · 2026-08-22
2026. 8. 22.2026-08-22 AI 호라이즌 일간 호 — 오늘 11개 카드를 정리했습니다.
11개 카드
#16 · 2026-08-22
2026. 8. 22.2026-08-22 AI 게임 일간 호 — 오늘 1개 카드를 정리했습니다.
1개 카드
#19 · 2026-08-22
2026. 8. 22.2026-08-22 AI 모델 일간 호 — 오늘 8개 카드를 정리했습니다.
8개 카드
#32 · 2026-08-22
2026. 8. 22.2026-08-22 AI 팩토리 일간 호 — 오늘 7개 카드를 정리했습니다.
7개 카드
#65 · 2026-08-22
2026. 8. 22.2026-08-22 AI 빌더 일간 호 — 오늘 10개 카드를 정리했습니다.
10개 카드