전이 학습의 개념, 장단점, 활용 사례

 

대규모 언어 모델을 이해하기 위해 중요한 또 하나의 요소로는 '전이 학습(Transfer Learning)'이 있습니다. 전이 학습을 함으로써 기존보다 훨씬 효율적으로 머신러닝 과정을 진행할 수 있게 됩니다. 이번 블로그 포스팅에서는 이 전이 학습의 개념, 장단점 및 활용 사례 등에 대해서 알아보겠습니다.

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AI의 전이 학습이란

AI 전이 학습이란 이미 학습이 완성된 기존 AI를 이용해 기능이 다른 AI를 만드는 방법입니다. 구체적으로는 AI 학습 모델을 구성하는 여러 층 중 출력층이라고 불리는 부분만 삭제한 후 학습을 진행합니다.

예를 들면, 화상 내의 물체가 강아지인지 아닌지 판별할 수 있는 AI의 학습 모델을 기초로, 고양이를 판별하는 AI를 만드는 것등이 가능합니다.

 

전이 학습과 '파인 튜닝', 그리고 '모델 증류'

전이 학습과 관련성이 높은 방법으로 파인 튜닝과 모델 증류라 불리는 방법이 들 수 있습니다. 이 세 방법들의 공통점은 AI의 학습을 효율화하기 위한 방법이라는 것입니다. 다만 학습 모델을 구축하는 절차가 다릅니다. 각 수법의 구체적인 차이는 다음과 같습니다.

 

전이 학습 VS 파인 튜닝

파인 튜닝이란, 기본이 되는 AI의 학습 모델의 '무게'라고 불리는 파라미터를 조정해, 새로운 학습 모델을 만드는 것을 가리킵니다. 기존의 학습 모델을 이용하여 처음부터 학습을 실시하는 것보다 효율적으로 AI의 정확도를 높이는 것이 가능합니다.

파인 튜닝에서는 가중치 조정을 하는 것에 반해 전이 학습에서는 출력층 이외의 학습모델을 그대로 이용합니다.

 

전이 학습 VS 모델 증류

모델 증류란 대규모 학습 모델을 바탕으로 비슷한 기능을 가진 더 작은 학습 모델을 개발하는 기법입니다. 일반 AI 학습에서는 대량의 샘플 데이터를 입력하여 모델 구축이 이루어집니다. 한편, 모델 증류에서는 샘플 데이터에 가세하여 이미 완성하고 있는 학습 모델이 출력한 결과도 참고로 하는 것이 특징입니다.

모델 증류에서는 원래 학습 모델에 의한 출력 결과를 이용하는 것에 반해, 전이 학습은 원래 학습 모델 자체의 일부를 이용하는 점이 다릅니다.

 

전이 학습의 장단점

전이 학습에는 장점뿐만 아니라 단점도 있기 때문에 모든 장단점을 잘 파악 후 활용하는 것이 중요합니다.

 

장점

전이 학습의 장점으로는 AI 학습에 걸리는 시간을 단축할 수 있는 것을 들 수 있습니다. 기존 모델을 바탕으로 출력층 부분만 학습을 진행하면 되고 효율적인 개발이 가능합니다.

 

또, 학습에 이용할 수 있는 샘플 데이터가 적은 경우에도, 정밀도가 높은 학습 모델을 작성할 수 있습니다.

 

응용 범위의 넓이도 전이 학습의 장점입니다. 예를 들어 식물 종류를 판별하는 AI를 바탕으로 전이 학습을 하고 옷이나 동물 등 카테고리가 다른 대상물을 판별하는 학습모델을 만들 수 있습니다.

 

단점

전이 학습의 단점은, 기반이 되는 학습 모델에 따라서는 정확도가 떨어질 수 있다는 위험이 있다는 것입니다. 새로 만들고 싶은 AI와 연관성이 낮은 학습모델을 사용하면 정확도가 떨어지는 현상이 일어납니다.

 

따라서 전이 학습을 할 경우 정확도에 문제가 없는지 확인하면서 개발을 진행하는 것이 중요합니다.

 

전이 학습의 용도

전이 학습은 다양한 분야의 AI 개발에 응용되고 있습니다. 주요 용도는 다음과 같습니다.

자연어 처리

문장 자동 생성이나 기계 번역 등의 자연어 처리에서는 전이 학습을 통해 개발을 효율화할 수 있습니다.

 

예를 들면, 연예 관련 뉴스를 요약하는 기존 AI를 이용해서 금융 관련이나 정치 관련 뉴스를 요약하는 학습 모델을 만드는 것이 가능합니다. 또한 영어 문장을 한국어로 번역하는 AI를 바탕으로 독일어 문장을 한국어로 번역하는 학습 모델을 구축할 수 있습니다.

영상 분석

이미지 분석에서의 전이 학습의 활용 예로는 사진 데이터의 해석에 의한 불량품의 검출 등을 들 수 있습니다. 예를 들어 한 제품 A의 흠집이나 변형을 자동 검출하는 학습 모델이 이미 구축돼 있다면 전이 학습을 통해 다른 제품 B의 불량품을 찾아내는 AI를 만들 수 있습니다.

음성 인식

음성인식 분야에서도 전이 학습을 통한 AI 개발이 이루어지고 있습니다. 한국어로 말한 내용을 문자로 일으킬 수 있는 학습 모델이 있으면, 목소리 톤이나 말투를 불문하고, 높은 정밀도로 음성을 인식할 수 있습니다.

 

음성 인식뿐만 아니라 변환이나 합성 등의 음성 생성도 전이 학습이 활용될 수 있는 분야입니다.

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오늘은 기존 학습모델의 일부를 사용함으로써 학습과정을 효율화하는 기법인 '전이 학습'에 대해 알아보았습니다.

 

이 전이 학습을 사용하면 학습에 걸리는 시간을 단축할 수 있을 뿐만 아니라 학습 대상이 되는 샘플 데이터의 부족을 보충할 수도 있습니다. 자연어 처리와 화상 해석, 음성 인식 등 다양한 분야의 AI 개발에 전이 학습을 활용해 나가는 것을 기대해 봐도 좋을 것 같습니다.