wan-huiyan/ml-training-window-assessor

ml-training-window-assessor란 무엇인가요?

이 스킬은 프로덕션 환경에서 운영 중인 ML 파이프라인의 학습 기간(training window) 연장 필요성을 데이터 드리프트(data drift) 분석을 기반으로 평가하는 Claude Code 전용 도구입니다. 모델 성능 저하가 드리프트에 의한 것인지, 단순히 학습 데이터가 충분하지 않기 때문인지를 판단하여 효과적인 학습 기간 연장 결정을 지원합니다. 주로 시계열 예측 모델이나 주기적으로 재학습이 필요한 ML 시스템에서 유용하며, 드리프트 감지 메트릭(예: PSI, KL divergence)과 모델 성능 메트릭을 결합하여 분석합니다. 사용자는 Claude Code 내에서 이 스킬을 호출하여 현재 파이프라인의 드리프트 상태와 학습 기간 최적화 권장 사항을 확인할 수 있습니다.