자기 지도 학습(Self-Supervised Learning)

자기 지도 학습(Self-Supervised Learning)이란?

 

자기 지도 학습(Self-Supervised Learning)은 인공지능 분야에서 자주 사용되는 학습 방법 중 하나이다.

자기 지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 방법으로, 대부분의 지도 학습(Supervised Learning)과 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기술에 대한 중간적인 지점을 차지하고 있다.

자기 지도 학습에서 모델은 입력 데이터로부터 레이블을 생성하여 자신을 학습한다.

예를 들어, 자기 지도 학습 모델은 이미지의 일부를 잘라내고, 그 일부를 뒤섞은 다음, 원본 이미지로부터 잘라낸 부분을 복원하도록 학습할 수 있다. 이를 통해 모델은 높은 수준의 추상화를 학습하고, 이를 기반으로 다른 작업에서 더 나은 성능을 발휘할 수 있다.

또한, 자기 지도 학습은 대규모 데이터셋을 활용하여 모델의 초기 가중치를 사전 학습(Pre-Training)하는 데에도 사용된다. 이를 통해 모델은 보다 일반적인 특징을 학습하고, 적은 양의 레이블이 지정된 데이터만 사용하여 미세 조정(Fine-Tuning)하는 방식으로 특정 작업에 적용될 수 있다.

자기 지도 학습은 현재 많은 분야에서 활발히 연구되고 있으며, 특히 언어 모델(NLP) 분야에서 자주 사용된다.

 

 

자기 지도 학습 과정

 

1. 데이터 생성
자기 지도 학습 모델을 학습시키기 위해 우선 레이블 되지 않은 대량의 데이터셋이 필요하다. 이 데이터셋은 모델이 자신을 학습시키는 데 사용된다. 예를 들어, 이미지 자기 지도 학습의 경우, 이미지 데이터셋을 사용한다.

2. 데이터 변환
데이터셋에서 레이블을 생성하고 이를 활용하여 변환한다. 예를 들어, 이미지 자기 지도 학습에서는 이미지를 잘라내고, 회전하거나 뒤집는 등의 변환을 하거나, 일부를 가려서 복원하도록 하는 등의 방식으로 변환한다.

3. 모델 학습
변환된 데이터를 사용하여 모델을 학습시킨다. 이 때 모델은 변환된 데이터를 입력으로 받아서 레이블을 생성하도록 한다. 모델은 이 과정에서 생성된 레이블과 원본 데이터 간의 차이를 최소화하는 방식으로 학습된다.

4. 성능 평가
학습이 완료된 모델은 성능을 평가한다. 이 때는 보통 레이블이 지정된 테스트 데이터셋을 사용한다. 모델은 테스트 데이터셋에서 레이블을 예측하고, 이를 기반으로 정확도 등의 평가 지표를 계산한다.

5. 전이 학습
학습된 모델은 보통 전이 학습(Transfer Learning)을 위해 사용된다. 전이 학습은 학습된 모델을 새로운 작업에 맞게 Fine-tuning하는 과정이다. 이를 통해 레이블이 지정된 적은 양의 데이터만 사용하여도 좋은 성능을 발휘할 수 있다.

6. 모델 배포
학습된 모델은 배포를 하는데 이 때 모델이 구현된 환경과 상황에 맞게 최적화되어야 한다. 모델이 대량의 데이터에 대해 실시간으로 예측을 수행해야 한다면, 모델을 분산 시스템에 배포하거나, 하드웨어 가속기 등을 활용하여 속도와 성능을 향상시킬 수 있다.

 

 

전이 학습(transfer learning)

전이 학습(transfer learning)은 머신 러닝에서 이미 학습된 모델의 지식을 새로운 작업에 활용하는 기술이다. 이를 통해 적은 양의 데이터로도 높은 성능의 모델을 만들 수 있다.

전이 학습은 크게 두 가지 방법으로 나뉜다.

 

• Fine-tuning: 이미 학습된 모델의 일부 파라미터를 변경하여 새로운 작업에 맞게 조정하는 방법이다. 즉, 사전 학습된 모델의 일부를 새로운 작업에 맞게 수정하고, 이를 새로운 작업에 적용한다.
  
  
• Feature extraction: 이미 학습된 모델에서 중간층(hidden layer)의 출력값을 새로운 작업에 맞게 조정하여 새로운 모델을 만드는 방법이다. 이 방법은 대량의 학습 데이터셋이 있을 때 효과적이다.
  
  예를 들어, 자연어 처리 분야에서 GPT-3와 같은 대형 언어 모델은 대량의 텍스트 데이터를 이용해 사전 학습되며, 이 모델을 다양한 Downstream task에 활용할 수 있다. 이 때, Fine-tuning이나 Feature extraction 방법을 활용하여 사전 학습된 모델을 새로운 작업에 적용한다.
  
  Fine-tuning과 Feature extraction 모두, 사전 학습된 모델의 지식을 활용하여 새로운 작업에 대한 학습 시간과 학습 데이터셋의 양을 줄일 수 있다. 이를 통해 모델의 학습 시간을 단축하고, 적은 양의 데이터로도 높은 성능을 달성할 수 있다.