지도 학습과 비지도 학습 접근 방식을 동시에 구현하여 AI 모델을 훈련하는 방법이 있습니까?

/ / 에 게시됨 인공지능 , EITC/AI/GCML Google Cloud 머신 러닝, 개요, 머신 러닝이란?

머신 러닝 분야는 다양한 방법론과 패러다임을 포괄하며, 각각은 서로 다른 유형의 데이터와 문제에 적합합니다. 이러한 패러다임 중에서 지도 학습과 비지도 학습은 가장 기본적인 두 가지입니다.

지도 학습은 레이블이 지정된 데이터 세트에서 모델을 학습하는 것을 포함하며, 여기서 입력 데이터는 올바른 출력과 쌍을 이룹니다. 모델은 예측과 실제 출력 간의 오류를 최소화하여 입력을 출력에 매핑하는 방법을 학습합니다. 반면, 비지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 다루며, 목표는 데이터 포인트 세트 내에 존재하는 자연스러운 구조를 추론하는 것입니다.

지도 학습과 비지도 학습 기술을 모두 통합한 학습 유형이 있는데, 이를 반지도 학습이라고도 합니다. 이 접근 방식은 학습 과정에서 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터를 모두 활용합니다. 반지도 학습의 근거는 레이블이 지정되지 않은 데이터를 소량의 레이블이 지정된 데이터와 함께 사용하면 학습 정확도가 상당히 향상될 수 있다는 것입니다. 이는 레이블이 지정된 데이터가 부족하거나 얻기 어렵지만 레이블이 지정되지 않은 데이터는 풍부하고 수집하기 쉬운 시나리오에서 특히 유용합니다.

반지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터의 기본 구조가 레이블이 지정된 데이터를 보완하는 귀중한 정보를 제공할 수 있다는 가정에 근거합니다. 이 가정은 클러스터 가정, 매니폴드 가정 또는 저밀도 분리 가정과 같은 여러 형태를 취할 수 있습니다. 클러스터 가정은 동일한 클러스터의 데이터 포인트가 동일한 레이블을 가질 가능성이 높다고 가정합니다. 매니폴드 가정은 고차원 데이터가 훨씬 낮은 차원의 매니폴드에 있으며 과제는 이 매니폴드를 학습하는 것이라고 제안합니다. 저밀도 분리 가정은 결정 경계가 낮은 데이터 밀도 영역에 있어야 한다는 생각에 기반합니다.

반지도 학습에 사용되는 일반적인 기술 중 하나는 자체 학습입니다. 자체 학습에서 모델은 처음에 레이블이 지정된 데이터에서 학습됩니다. 그런 다음 레이블이 지정되지 않은 데이터에 대한 자체 예측을 의사 레이블로 사용합니다. 모델은 이 증강된 데이터 세트에서 추가로 학습하여 예측을 반복적으로 개선합니다. 또 다른 기술은 공동 학습으로, 두 개 이상의 모델이 데이터의 다른 뷰에서 동시에 학습됩니다. 각 모델은 레이블이 지정되지 않은 데이터의 일부에 레이블을 지정하고, 이를 사용하여 다른 모델을 학습합니다. 이 방법은 학습 성능을 개선하기 위해 데이터의 여러 뷰에서 중복성을 활용합니다.

그래프 기반 방법은 반지도 학습에서도 널리 사용됩니다. 이러한 방법은 노드가 데이터 포인트를 나타내고 에지가 데이터 포인트 간의 유사성을 나타내는 그래프를 구성합니다. 그런 다음 학습 과제는 그래프 기반 최적화 문제로 재구성되며, 목표는 그래프 구조를 유지하면서 레이블이 지정된 노드에서 레이블이 지정되지 않은 노드로 레이블을 전파하는 것입니다. 이러한 기술은 소셜 네트워크나 생물학적 네트워크와 같이 데이터가 자연스럽게 네트워크를 형성하는 도메인에서 특히 효과적입니다.

지도 학습과 비지도 학습을 결합하는 또 다른 접근 방식은 멀티태스크 학습입니다. 멀티태스크 학습에서는 여러 학습 과제를 동시에 해결하면서 과제 간의 공통점과 차이점을 활용합니다. 이는 귀납적 전이의 한 형태로 볼 수 있으며, 한 과제에서 얻은 지식이 다른 과제의 학습을 개선하는 데 도움이 됩니다. 멀티태스크 학습은 과제 간에 공유된 표현 또는 특징 공간이 있어 정보 전달이 가능한 경우 특히 유익할 수 있습니다.

반지도 학습의 실제적인 예는 자연어 처리(NLP) 분야입니다. 주어진 텍스트를 긍정적 또는 부정적으로 분류하는 것이 목표인 감정 분석 작업을 생각해 보세요. 감정 레이블이 있는 리뷰와 같은 레이블이 지정된 데이터는 제한될 수 있습니다. 그러나 사용 가능한 레이블이 지정되지 않은 텍스트는 엄청나게 많습니다. 반지도 학습 접근 방식은 레이블이 지정된 데이터에서 감정 분류기를 훈련하고 이를 사용하여 레이블이 지정되지 않은 데이터의 감정을 예측하는 것을 포함할 수 있습니다. 그런 다음 이러한 예측을 추가 훈련 데이터로 사용하여 분류기의 성능을 개선할 수 있습니다.

이미지 분류에서 또 다른 예를 찾을 수 있습니다. 많은 경우 레이블이 지정된 이미지를 얻는 것은 노동 집약적이고 비용이 많이 드는 반면 레이블이 지정되지 않은 이미지는 풍부합니다. 반지도 접근 방식은 레이블이 지정된 이미지의 작은 집합을 사용하여 초기 모델을 학습하는 것을 포함할 수 있습니다. 그런 다음 이 모델을 레이블이 지정되지 않은 이미지에 적용하여 가상 레이블을 생성한 다음 이를 사용하여 모델을 다시 학습할 수 있습니다.

반지도 학습 및 관련 방법론을 통한 지도 학습 및 비지도 학습의 통합은 머신 러닝에서 강력한 접근 방식을 나타냅니다. 두 패러다임의 강점을 활용함으로써, 특히 레이블이 지정된 데이터가 제한적이지만 레이블이 지정되지 않은 데이터가 풍부한 도메인에서 모델 성능을 크게 개선할 수 있습니다. 이 접근 방식은 제한된 데이터에서 일반화하는 모델의 능력을 향상시킬 뿐만 아니라 복잡한 데이터 세트의 기본 구조를 이해하기 위한 보다 강력한 프레임워크를 제공합니다.

기타 최근 질문 및 답변 EITC/AI/GCML Google Cloud 머신 러닝:

EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning에서 더 많은 질문과 답변 보기

더 많은 질문과 답변:

아래의 태그 : , , , , , , , ,