RUL 예측 모델 배포: 평가, 최적화 및 실제 PHM 시스템 통합

Source: Dev.to

소개

이 시리즈의 이전 에피소드에서는 남은 사용 가능 수명(RUL) 예측의 기본 개념을 살펴보고 선형 회귀부터 LSTM 네트워크까지 다양한 모델을 구축했습니다. 이제 중요한 단계가 찾아옵니다: 실제 예측 및 건강 관리(PHM) 시스템에 이러한 모델을 배포하는 것입니다. 이번 마지막 에피소드에서는 모델 평가 지표, 최적화 기법, 배포 전략 및 프로덕션 환경 통합 고려사항을 다룹니다. RUL 모델을 배포하는 것은 단순히 좋은 학습 정확도를 달성하는 것이 아니라, 견고한 평가, 계산 효율성, 실시간 추론 능력, 그리고 기존 유지보수 시스템과의 원활한 통합을 필요로 합니다. 전체 배포 파이프라인을 살펴보겠습니다.

RUL 예측을 위한 모델 평가 지표

배포 전에 단순 MSE 또는 RMSE를 넘어서는 포괄적인 평가가 필요합니다. RUL 예측은 고유한 특성을 가지고 있어 특화된 지표가 요구됩니다.

전통적인 회귀 지표

표준 지표와 그 구현 방법부터 살펴보겠습니다:

import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score

def evaluate_rul_model(y_true, y_pred):
    mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
    rmse = np.sqrt(mse)
    mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
    r2 = r2_score(y_true, y_pred)
    return {
        "MSE": mse,
        "RMSE": rmse,
        "MAE": mae,
        "R2": r2
    }