'전이학습'이란 무엇인가? - AI 용어 알아보기

인공지능 분야는 새롭게 주목받는 분야이기 때문에 관련 문서나 기사들을 보면 생소한 용어가 많이 나옵니다. 이 분야에 관심이 많은 투자자라면 기회가 될 때마다 용어에 대해 알아보는 것이 인공지능 분야의 상식을 쌓아가는데 도움이 될 것입니다. 오늘은 '전이학습'에 대해 정리해 보겠습니다.

 

 

전이학습이란?

전이학습이란 마치 인간이 새로운 것을 배우면서 이전에 쌓은 경험을 활용하는 것처럼, 이미 학습된 모델의 지식을 새로운 문제에 적용하는 기술입니다.

 

인공지능 모델을 학습시키기 위해서는 방대한 양의 데이터가 필요합니다. 하지만 모든 분야에 충분한 데이터가 있는 것은 아닙니다. 특히, 새로운 분야나 작은 규모의 데이터셋으로 모델을 학습시키려 할 때, 전이학습은 매우 유용한 도구가 됩니다.

 

 

전이학습 작동 절차

1. 사전 학습된 모델 선택: 먼저, 이미 방대한 데이터로 학습된 모델을 선택합니다. 예를 들어, 이미지 분류 문제를 위해 ImageNet 데이터셋으로 학습된 모델을 사용할 수 있습니다.
2. 모델 조정: 선택된 모델의 일부를 새로운 문제에 맞게 조정합니다. 일반적으로 마지막 출력층을 변경하여 새로운 문제의 클래스에 맞게 출력을 생성하도록 합니다.
3. 미세 조정: 조정된 모델을 새로운 데이터로 학습시켜 모델의 성능을 최적화합니다. 이 과정에서 모델의 초기 층은 고정시키고, 후반 층만 학습시키는 것이 일반적입니다.

 

전이학습의 예

작동 절차와 연관 지어 전이학습에 대해 예를 들어 얘기해 보겠습니다. 대규모 이미지 데이터셋으로 학습된 딥러닝 모델이 있다고 가정해 본다면, 이 모델은 다양한 물체, 동물, 풍경 등을 인식할 수 있는 능력을 갖추고 있을 것입니다.

 

전이학습을 통해 우리는 이 모델의 지식을 활용하여 의료 이미지 분석과 같은 특정 분야에 적용할 수 있습니다. 이때 모델은 이미 기본적인 이미지 특징을 인식하는 능력을 갖추고 있기 때문에, 새로운 작업을 위해 처음부터 학습할 필요 없이 기존 지식을 바탕으로 빠르게 적응할 수 있습니다.

 

 

전이학습의 장점

• 빠른 학습: 처음부터 모델을 학습시키는 것보다 훨씬 빠른 시간 안에 모델을 학습시킬 수 있습니다.
• 적은 데이터: 새로운 문제에 대한 데이터가 부족하더라도 효과적으로 모델을 학습시킬 수 있습니다.
• 높은 성능: 이미 학습된 모델의 지식을 활용하기 때문에 모델의 성능을 향상할 수 있습니다.
• 다양한 분야 적용: 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 분야에 적용될 수 있습니다.

 

전이학습은 모델의 일반화 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 다양한 데이터와 작업에서 얻은 지식을 바탕으로, 모델은 새로운 상황에 더 잘 적응하고 예측하지 못한 입력에 대해서도 더 나은 성능을 보일 수 있습니다.

 

맺음말

전이학습은 인공지능 모델 개발의 효율성과 효과성을 크게 향상시키는 강력한 도구입니다. 이 기술을 통해 연구자들과 개발자들은 더 빠르게 혁신적인 AI 솔루션을 만들어낼 수 있으며, 이는 결국 AI 기술의 발전과 실생활 적용을 가속화하는 데 큰 역할을 하고 있습니다.