ㅁ 배포 전략

ㅇ 정의:
– 모델 또는 서비스의 두 가지 이상의 버전을 실제 환경에 배포하여, 동일한 조건에서 성능, 사용자 반응, 비즈니스 지표를 비교하는 실험적 배포 방식.

ㅇ 특징:
– 사용자 집단을 무작위로 나누어 각기 다른 버전을 제공.
– 실험군과 대조군의 성능 차이를 통계적으로 분석.
– 실시간 사용자 반응 데이터를 기반으로 의사결정 가능.
– 변경 사항의 효과를 정량적으로 검증 가능.

ㅇ 적합한 경우:
– 새로운 모델 성능이 기존 모델보다 나은지 검증할 때.
– UI/UX 변경이 사용자 행동에 미치는 영향을 확인할 때.
– 리스크를 최소화하며 점진적 배포가 필요할 때.

ㅇ 시험 함정:
– 표본 집단이 무작위로 선택되지 않으면 편향 발생.
– 실험 기간이 너무 짧으면 통계적 유의성이 확보되지 않음.
– A/B Test는 항상 온라인 환경에서만 가능하다고 오해.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– (O) A/B Test는 두 버전의 성능을 동일 조건에서 비교하는 실험적 배포 기법이다.
– (X) A/B Test는 반드시 전체 사용자에게 동시에 두 버전을 제공해야 한다.
– (O) A/B Test 결과는 통계적 유의성을 고려하여 해석해야 한다.
– (X) A/B Test는 데이터 분석 없이 관리자 직관으로 결과를 판단한다.

ㅁ 추가 학습 내용

A/B 테스트의 신뢰성을 높이기 위해서는 적절한 표본 크기 산정과 유의수준(alpha), 검정력(power) 설정이 중요하다. 다중 실험을 수행할 경우 다중 비교 문제를 고려해야 하며, 이를 해결하기 위해 Bonferroni 보정이나 FDR 조정 방법을 사용할 수 있다. 실험 설계 과정에서는 계절성, 요일 효과, 마케팅 이벤트 등 외부 요인을 통제해야 한다. 최근에는 A/B 테스트의 변형으로 다중 버전 테스트(MVT, Multi-Variate Test)와 연속적 실험(Sequential Testing) 기법이 활용되고 있으며, Bayesian 접근법을 통해 더 빠른 의사결정이 가능하다.