전이 학습(Transfer learning) 알아보기

여러분은 전이 학습에 대해 얼마나 알고 계신가요?
오늘은 전이 학습(Transfer learning)에 대해 알아보려고 합니다.
이 글을 통해 전이 학습이 무엇인지, 어떻게 작동하는지 알아보세요!


<목 차>


1.전이 학습이란?

전이 학습4

전이 학습은 한 작업을 위해 개발된 모델을 용도를 변경하여 관련 작업의 시작점으로 사용하는 머신 러닝의 기법입니다. 각 문제를 독립적으로 처리하는 기존 머신 러닝과 달리 전이 학습은 이전에 해결한 작업에서 얻은 지식을 활용하여 새로운 작업에 대한 학습 프로세스를 가속화합니다.

이 접근 방식은 필요한 데이터와 컴퓨팅 리소스의 양을 줄여주므로 복잡한 작업에 특히 유용합니다. 이 개념은 과거 경험에서 얻은 지식을 새로운 상황에 적용하는 인간의 학습을 반영합니다. 기본적으로 전이 학습을 사용하면 AI 모델이 기존 지식을 ‘전이’할 수 있으므로 학습 속도가 빨라지고 성능이 향상됩니다.


2.전이 학습의 작동 방식

전이 학습

전이 학습의 힘과 효율성을 제대로 이해하려면 전이 학습의 작동 원리를 이해하는 것이 중요합니다. 전이 학습은 대규모 데이터 세트에서 이전에 학습된 머신 러닝 또는 딥 러닝 모델인 사전 학습된 모델에서 시작됩니다. 예를 들어, 이미지 인식 영역에서는 1,400만 개 이상의 레이블이 지정된 이미지가 포함된 데이터 세트에서 모델을 학습할 수 있습니다. 자연어 처리에서는 방대한 텍스트 코퍼스(Text corpus)를 기반으로 모델을 학습시킬 수 있습니다.

이러한 모델은 관련성이 있는 새로운 작업에 직면했을 때 학습 프로세스를 처음부터 시작하는 대신 학습된 특징을 사용하여 유용한 정보를 추출함으로써 학습 프로세스를 크게 가속화할 수 있습니다.

이 프로세스는 특징 추출과 미세 조정이라는 두 가지 주요 단계로 더 세분화할 수 있습니다.

①특징 추출

이 단계에서는 사전 학습된 모델이 사용됩니다. 이 모델은 새로운 작업에 대한 입력 데이터를 가져와 데이터의 필수 패턴이나 구조를 포착하여 보다 유용한 표현으로 변환합니다. 이는 딥러닝 모델의 계층들이 계층적 특징 표현을 학습할 수 있기 때문에 가능한데, 하위 계층은 이미지의 가장자리나 텍스트의 일반적인 단어와 같은 단순하고 보편적인 특징을 학습하고 상위 계층은 더 복잡하고 작업별 특징을 학습합니다.

②미세 조정

특징 추출 후에는 새로운 작업에 더 잘 적응하기 위해 모델을 미세 조정할 수 있습니다. 미세 조정에는 새 작업의 데이터를 사용하여 사전 학습된 모델의 매개 변수를 조정하는 작업이 포함됩니다. 이 기능은 새 작업이 모델이 원래 학습된 작업과 크게 다를 때 특히 유용합니다. 경우에 따라 새 작업의 특정 요구 사항에 맞게 모델을 조정하기 위해 모델에 새 레이어를 추가할 수도 있습니다.

전이 학습은 몇 가지 낮은 수준의 특징을 공유한고, 이러한 기능을 재사용함으로써 모델은 더 적은 데이터와 시간으로 좋은 성능에 도달할 수 있습니다.


3.AI에서 전이 학습의 예

전이 학습

전이 학습은 AI, 특히 데이터가 부족하거나 생성 비용이 많이 드는 분야에서 폭넓게 활용되고 있습니다.

  • 자연어 처리(NLP): 전이 학습은 BERT 및 GPT-3과 같은 모델에서 활용되며 방대한 텍스트 데이터에 대해 사전 훈련됩니다. 감정 분석, 질문 답변 및 텍스트 생성과 같은 작업에서 탁월한 성능을 발휘합니다.
  • 컴퓨터 비전: ImageNet과 같은 데이터 세트에서 초기에 훈련된 VGG 및 ResNet과 같은 모델은 자율 운행 차량의 물체 감지에서부터 의료 영상의 질병 식별에 이르기까지 작업을 위해 미세 조정됩니다.
  • 강화 학습 : 전이 학습은 AI가 비디오 게임을 하는 맥락에서 게임을 더 잘 플레이하는 방법(왼쪽 또는 오른쪽으로 이동, 점프 등과 같은 더 나은 결정을 내림)을 게임플레이를 여러 번 반복함으로써 학습시킵니다.

4.전이 학습의 장, 단점

①장점

  • 효율성: 전이 학습을 통해 모델이 사전 지식을 활용할 수 있으므로 학습에 필요한 데이터의 양이 줄어듭니다. 또한 학습 프로세스를 가속화하여 시간과 컴퓨팅 리소스를 절약할 수 있습니다.
  • 성능: 전이 학습은 특히 작업에 사용할 수 있는 학습 데이터가 제한적인 시나리오에서 더 나은 성능으로 이어질 수 있습니다. 사전 학습된 모델은 광범위한 데이터 세트에 대해 학습되어 강력한 특징 표현을 학습할 수 있습니다.
  • 일반화: 전이 학습을 사용하여 훈련된 모델은 다양한 데이터에서 학습하므로 특정 작업이나 데이터 세트에 과적합할 위험이 줄어들어 일반화 기능이 더 뛰어난 경우가 많습니다.

②단점

  • 부정적 이전: 한 작업에서 다른 작업으로 지식을 이전하는 것이 두 번째 작업의 수행에 해로운 영향을 미칠 때 발생합니다. 이는 일반적으로 작업이 너무 유사하지 않을 때 발생합니다.
  • 계산 비용: 전이 학습은 처음부터 학습하는 것에 비해 계산 비용을 줄여주지만, 사전 학습된 대규모 모델을 미세 조정하는 데는 여전히 상당한 계산 리소스가 필요합니다.
  • 모델 복잡성: 딥러닝에서 사전 학습된 모델은 복잡하고 큰 경우가 많기 때문에 리소스가 제한된 환경에서는 사용하기 어려울 수 있습니다.

이러한 장단점을 이해하는 것은 전이 학습을 효과적으로 활용하고 그 잠재력을 최대한 실현하는 데 매우 중요하다고 할 수 있습니다.


여기까지 전이 학습에 대해 알아보았습니다.
이 글이 조금이나마 도움이 되었길 바랍니다.
긴 글 읽어주셔서 감사합니다. 좋은 하루되세요.


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