MLOps Academy · 강의

Evidently로 드리프트 보고서 생성하기

공유할 수 있는 드리프트 및 품질 보고서를 만드세요.

Evidently로 드리프트 보고서 생성하기은(는) CoddyKit의 무료 MLOps Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 MLOps Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. MLOps Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.

Drift You Can Share

Raw PSI and KS numbers are great for code, but teammates want a clear picture. Evidently turns drift checks into shareable visual reports. 📈

What Evidently Does

Evidently is an open-source Python library that compares a reference dataset against current data and renders ready-made drift and quality reports.

Install It First

Getting started is a single pip install. Then you import the report and preset you need for the analysis.

pip install evidently

Reference vs Current

Every Evidently report needs two frames: a reference baseline, usually training data, and the current production data you want to compare against it.

reference = train_df
current = production_df

The Data Drift Preset

A preset bundles many checks at once. DataDriftPreset runs a per-feature drift test and summarizes how many features moved.

from evidently.report import Report
from evidently.metric_preset import DataDriftPreset

Run a Report

Build a Report with your chosen metrics, then run it on both datasets. Evidently picks sensible drift tests per column automatically.

report = Report(metrics=[DataDriftPreset()])
report.run(reference_data=reference, current_data=current)

Save It as HTML

Export the report to a single HTML file. Anyone can open it in a browser, no Python required, which makes sharing painless.

report.save_html("drift_report.html")

Get the Result as a Dict

For automation, pull the report out as a dict instead of HTML. Now your pipeline can read drift flags and act on them in code.

result = report.as_dict()
drift = result["metrics"][0]["result"]

Beyond Drift

Evidently is not only for drift. The DataQualityPreset flags missing values and odd ranges, so you catch broken inputs alongside shifting ones.

Test Suites for Pass or Fail

When you want a clear verdict, use an Evidently TestSuite. It returns pass or fail per check, perfect for gating a CI pipeline.

Schedule It

The real power comes from running reports on a schedule, like daily, and storing each one. Over time you build a living history of your data health. ⏱️

Quick Check

One question on wiring drift into automation.

Recap

You met Evidently: feed it reference and current data, run a preset, then save HTML for humans or as_dict for automation. Schedule it to track data health over time. 🎯

자주 묻는 질문

“Evidently로 드리프트 보고서 생성하기” 강의는 무료인가요?

네 — “Evidently로 드리프트 보고서 생성하기” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 MLOps Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. MLOps Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“Evidently로 드리프트 보고서 생성하기”에서 뭘 배우나요?

공유할 수 있는 드리프트 및 품질 보고서를 만드세요. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 MLOps Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

MLOps Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 MLOps Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다.

“Evidently로 드리프트 보고서 생성하기” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 MLOps Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 MLOps Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

이 강의의 모든 강의

← MLOps Academy(으)로 돌아가기