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10_Wiki/Topics_GD/Model-Drift-and-Monitoring.md

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 ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
 - **추출된 패턴:** "Continuous Observability and Feedback Loop" — 모델의 정확도뿐만 아니라 입력 데이터의 분포(Data Drift)와 예측 대상의 본질적 의미(Concept Drift) 변화를 추적하여, 모델의 유효 기한을 판단하고 자동으로 대응하는 관측 패턴.
 - **주요 드리프트 유형:**
-    - **Data Drift (Covariate [[Shift]]):** 입력 데이터($P(X)$)의 분포가 학습 때와 달라지는 현상. (예: 새로운 사용자 층 유입)
+    - **Data Drift (Covariate [[Shift|Shift]]):** 입력 데이터($P(X)$)의 분포가 학습 때와 달라지는 현상. (예: 새로운 사용자 층 유입)
     - **Concept Drift:** 입력과 출력 사이의 관계($P(Y|X)$) 자체가 변하는 현상. (예: 소비자 선호도 변화)
     - **Prior Probability Shift:** 정답 레이블($P(Y)$)의 비율이 변하는 현상.
 - **의의:** AI 모델이 배포 후 방치되지 않고, 변화하는 현실 세계에 맞춰 지속적으로 신뢰성을 유지하게 만드는 MLOps의 핵심 생명 유지 장치.
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 모든 지식 추출 모델에 대해 월 단위로 데이터 드리프트를 검사하며, 임계값 초과 시 자동으로 최신 원시 데이터(Raw Data)를 포함한 재학습 파이프라인을 가동함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Model-Deployment-Patterns]], [[Kullback-Leibler-Divergence]], [[Exploratory-Data-Analysis]], [[Trustworthy-AI]]
+- [[Model-Deployment-Patterns|Model-Deployment-Patterns]], [[Kullback-Leibler-Divergence|Kullback-Leibler-Divergence]], [[Exploratory-Data-Analysis|Exploratory-Data-Analysis]], [[Trustworthy-AI|Trustworthy-AI]]
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Model-Drift-and-Monitoring.md