앙상블 학습이 배깅, 부스팅, 스태킹과 같은 기술을 통해 AI 모델 성능을 향상시켜 보다 정확하고 안정적인 예측을 제공하는 방법을 알아보세요.
YOLO Vision 2025를 놓치지 마세요!
2025년 9월 25일
10:00 — 18:00 BST
하이브리드 이벤트
앙상블 학습이 배깅, 부스팅, 스태킹과 같은 기술을 통해 AI 모델 성능을 향상시켜 보다 정확하고 안정적인 예측을 제공하는 방법을 알아보세요.
추천 엔진과 사기 탐지 시스템과 같은 AI 혁신은 머신러닝 알고리즘과 모델을 통해 데이터를 기반으로 예측과 결정을 내립니다. 이러한 모델은 패턴을 식별하고 추세를 예측하며 복잡한 작업을 자동화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
그러나 단일 모델로는 실제 데이터의 모든 세부 사항을 포착하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 어떤 경우에는 잘 작동하지만 새로운 유형의 거래를 놓치는 사기 탐지 모델과 같이 다른 경우에는 부족할 수 있습니다.
이러한 한계는 AI 엔지니어가 머신러닝 모델을 구축하고 배포할 때 종종 직면하는 문제입니다. 일부 모델은 학습 데이터를 너무 가깝게 학습하여 과대 적합하고, 다른 모델은 중요한 패턴을 놓쳐서 과소 적합합니다. 앙상블 학습은 기본 학습자라고 하는 여러 모델을 더 강력한 단일 시스템으로 결합하여 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 되는 AI 기법입니다.
앙상블 학습은 문제를 해결하기 위해 함께 일하는 전문가 팀이라고 생각하면 됩니다. 이 글에서는 앙상블 학습이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 어디에 사용할 수 있는지 살펴봅니다. 시작해 보겠습니다!
앙상블 학습은 여러 모델을 결합하여 동일한 문제를 해결하고 개선된 단일 결과를 생성하는 일련의 기술을 말합니다. 지도 학습(모델이 레이블이 지정된 데이터에서 학습하는 방식)과 비지도 학습(모델이 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 패턴을 찾는 방식) 모두에 적용될 수 있습니다.
하나의 모델에 의존하여 예측하는 대신, 앙상블은 각각 고유한 방식으로 데이터를 분석하는 여러 모델을 사용합니다. 여러 모델의 결과를 결합하면 단일 모델이 단독으로 달성할 수 있는 것보다 더 정확하고 안정적이며 일반화할 수 있는 결과를 얻을 수 있는 경우가 많습니다.
동일한 문제를 다루는 분석가 패널과 비교할 수 있습니다. 각 분석가 또는 개별 모델은 데이터를 다르게 해석합니다.
한 사람은 패턴에, 다른 사람은 이상 징후에, 또 다른 사람은 상황에 초점을 맞출 수 있습니다. 각자의 관점을 한데 모으면 그룹은 개인의 판단보다 더 균형 잡히고 신뢰할 수 있는 결정을 내릴 수 있습니다.
이 접근 방식은 머신 러닝의 가장 큰 두 가지 문제인 편향성과 분산 문제를 해결하는 데도 도움이 됩니다. 편향성이 높은 모델은 너무 단순하여 중요한 패턴을 간과하고, 분산이 높은 모델은 지나치게 민감하여 학습 데이터에 너무 밀접하게 맞습니다. 앙상블 학습은 모델을 결합함으로써 두 모델 간의 균형을 찾아내어 보이지 않는 새로운 데이터에 대한 시스템의 성능을 향상시킵니다.
앙상블의 각 모델을 기본 학습자 또는 기본 모델이라고 합니다. 이들은 사용되는 앙상블 기법에 따라 동일한 유형의 알고리즘이거나 서로 다른 알고리즘이 혼합된 것일 수 있습니다.
다음은 앙상블 학습에 사용되는 다양한 모델의 일반적인 예입니다:
결합된 모델 앙상블은 기본 학습자(약한 모델이라고도 함)의 강점을 통합하는 동시에 약점을 최소화하기 때문에 일반적으로 강한 학습자라고 불립니다. 각 모델의 예측을 구조화된 방식으로 결합하여 분류 작업에는 다수결 투표를, 회귀 작업에는 가중 평균을 사용하여 보다 정확한 최종 결과를 생성합니다.
다양한 앙상블 학습 기법을 살펴보기 전에 한 걸음 물러나서 머신러닝 또는 AI 프로젝트에서 이러한 유형의 접근 방식을 언제 사용해야 하는지 이해해 보겠습니다.
앙상블 학습은 단일 모델이 정확하거나 일관된 예측을 하기 어려울 때 가장 큰 효과를 발휘합니다. 또한 데이터가 복잡하거나 노이즈가 많거나 예측할 수 없는 상황에서도 사용할 수 있습니다.
다음은 앙상블 방식이 특히 효과적인 몇 가지 일반적인 사례입니다:
또한 훈련이 더 간단하고, 해석이 더 쉬우며, 유지 관리가 더 빠릅니다. 앙상블을 사용하기 전에 정확도 향상에 따른 이점과 추가 시간, 컴퓨팅 성능, 복잡성 등을 비교 검토하는 것이 중요합니다.
다음으로 머신러닝 프로젝트에서 앙상블 학습을 적용할 수 있는 주요 방법을 살펴보겠습니다. 모델을 결합하는 데 사용되는 몇 가지 핵심 기술이 있으며, 각각 고유한 방식으로 성능을 향상시킵니다. 가장 일반적인 앙상블 방법은 배깅, 부스팅, 스태킹, 블렌딩입니다.
부트스트랩 어그리게이팅의 줄임말인 배깅은 데이터의 여러 부분에 대해 동일한 모델의 여러 버전을 학습하여 모델의 안정성과 정확도를 향상시키는 앙상블 학습 방법입니다.
각 하위 집합은 부트스트랩 샘플링이라는 프로세스를 사용하여 생성되며, 여기서 데이터 포인트가 무작위로 선택되어 교체됩니다. 즉, 데이터 포인트가 선택되면 다음 포인트가 선택되기 전에 다시 풀에 넣기 때문에 같은 포인트가 두 번 이상 나타날 수 있고 다른 포인트는 제외될 수 있습니다. 이러한 무작위성 덕분에 각 모델은 약간씩 다른 버전의 데이터 세트를 학습하게 됩니다.
추론하는 동안 학습된 모든 모델이 병렬로 실행되어 보이지 않는 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다. 각 모델은 학습한 내용을 기반으로 자체 출력을 생성하고, 이러한 개별 예측을 결합하여 최종 결과를 도출합니다.
주택 가격이나 판매 예측과 같은 회귀 작업의 경우, 일반적으로 모든 모델의 결과값을 평균화하여 더 부드러운 추정치를 얻습니다. 거래의 사기성 여부를 식별하는 것과 같은 분류 작업의 경우, 앙상블은 종종 과반수 투표를 통해 최종 등급을 결정합니다.
배깅이 잘 작동하는 좋은 예는 단일 데이터 세트에 대해 학습할 때 쉽게 과적합이 발생할 수 있는 의사 결정 트리입니다. 약간 다른 샘플에 대해 많은 트리를 훈련하고 그 결과를 결합함으로써 배깅은 과적합을 줄이고 신뢰도를 향상시킵니다.
랜덤 포레스트 알고리즘을 생각해 보세요. 이는 의사 결정 트리의 앙상블로, 각 트리는 학습 데이터 세트의 무작위 하위 집합과 특징의 무작위 하위 집합에 대해 학습됩니다.
이 기능의 무작위성은 트리의 상관관계를 낮추고 전체 모델의 안정성과 정확성을 높이는 데 도움이 됩니다. 랜덤 포레스트 알고리즘은 이미지 분류, 사기 탐지, 고객 이탈 예측, 매출 예측, 부동산 가격 예측에 사용할 수 있습니다.
부스팅은 약한 학습자(모델)를 병렬이 아닌 순차적으로 차례로 훈련시켜 성능을 향상시키는 데 초점을 맞춘 또 다른 앙상블 학습 기법입니다. 부스팅의 핵심 개념은 각각의 새로운 모델이 이전 모델의 실수로부터 학습하여 전반적인 모델 성능을 점진적으로 개선하는 것입니다.
독립적인 모델을 평균화하여 편차를 줄이는 배깅과 달리, 부스팅은 각각의 새로운 모델이 이전 모델이 어려움을 겪었던 어려운 사례에 더 많은 주의를 기울이게 함으로써 편향성을 줄입니다.
부스팅 모델은 순차적으로 학습되기 때문에 마지막에 예측이 결합되는 방식이 다른 앙상블 방법과 약간 다릅니다. 각 모델은 학습 중 성능에 비례하여 최종 예측에 기여하며, 더 정확한 모델이 더 큰 가중치를 받습니다.
회귀 작업의 경우, 최종 결과는 일반적으로 모든 모델 예측의 가중치 합계입니다. 분류 작업의 경우, 알고리즘은 모델의 가중치 투표를 결합하여 최종 클래스를 결정합니다. 이 접근 방식은 다른 모델로부터 학습하면서 더 정확한 모델에 더 많은 가중치를 부여하여 강력한 전체 모델을 만드는 데 도움이 됩니다.
다음은 몇 가지 일반적인 부스팅 알고리즘 유형입니다:
스택 일반화라고도 하는 스태킹은 여러 모델의 예측을 메타 학습자라고 하는 최종 모델의 입력으로 사용하여 한 단계 더 나아갑니다. 전문가 그룹이 각자의 의견을 공유한 다음 최종 의사 결정권자가 이러한 의견을 종합하여 최선의 결정을 내리는 방법을 학습하는 것과 같다고 생각하면 됩니다.
예를 들어, 한 모델은 사기를 발견하는 데 능숙하고 다른 모델은 고객 이탈을 예측하는 데 더 뛰어날 수 있습니다. 메타 학습자는 각각의 성능을 연구하고 각자의 강점을 함께 사용하여 보다 정확한 최종 예측을 내립니다.
블렌딩은 여러 모델의 예측을 결합하여 최종 결정을 내리기 때문에 스태킹과 비슷한 방식으로 작동하지만, 더 간단하고 빠른 접근 방식을 사용합니다. 블렌딩은 스태킹처럼 교차 검증(데이터를 여러 부분으로 분할하고 학습과 테스트 간에 순환하여 모델의 신뢰도를 높이는 방법)을 사용하는 대신 홀드아웃 세트라고 하는 데이터의 작은 부분을 따로 떼어 놓습니다.
기본 모델은 나머지 데이터에 대해 학습한 다음 이전에 보지 못한 홀드아웃 세트에 대해 예측을 수행합니다. 이렇게 하면 두 가지 주요 정보, 즉 실제 답변 또는 실제 레이블과 각 기본 모델에서 예측한 결과가 생성됩니다.
이러한 예측은 블렌딩 모델 또는 메타 모델이라고 하는 다른 모델로 전달됩니다. 이 최종 모델은 각 기본 모델의 예측이 얼마나 정확한지 연구하고 가능한 최선의 방법으로 결합하는 방법을 학습합니다.
블렌딩은 프로세스를 여러 번 반복하는 대신 단 한 번의 훈련 및 테스트 분할에 의존하기 때문에 실행 속도가 빠르고 설정하기가 더 쉽습니다. 단점은 학습할 수 있는 정보가 약간 적기 때문에 정확도가 다소 떨어질 수 있다는 것입니다.
앙상블 학습에서 중요한 부분은 모델이 이전에 본 적이 없는 데이터에서 얼마나 잘 작동하는지 평가하는 것입니다. 아무리 고급 기술이라도 일반화할 수 있는지 테스트해야 하며, 이는 학습 데이터를 단순히 암기하는 것이 아니라 새로운 실제 사례에 대해 정확한 예측을 해야 함을 의미합니다.
다음은 AI 모델을 평가하는 데 사용되는 몇 가지 일반적인 성능 지표입니다:
지금까지 앙상블 학습의 작동 방식과 그 뒤에 숨겨진 기술을 살펴보았습니다. 이제 이 접근 방식이 어디에 영향을 미치고 있는지 살펴보겠습니다.
앙상블 학습이 일반적으로 적용되는 몇 가지 주요 영역은 다음과 같습니다:
앙상블 학습은 숫자나 범주 정보가 포함된 스프레드시트와 같은 정형 또는 표 형식의 데이터에 가장 일반적으로 사용되지만 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오와 같은 비정형 데이터에도 적용할 수 있습니다.
이러한 데이터 유형은 모델이 해석하기가 더 복잡하고 어렵지만, 앙상블 방법은 정확도와 신뢰도를 향상시키는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 컴퓨터 비전에서 앙상블은 이미지 분류 및 물체 감지와 같은 작업을 향상시킬 수 있습니다.
컨볼루션 신경망(CNN)과 같은 여러 비전 모델의 예측을 결합함으로써 시스템은 물체를 더 정확하게 인식하고 단일 모델에 혼동을 줄 수 있는 조명, 각도 또는 배경의 변화를 처리할 수 있습니다.
컴퓨터 비전에서 앙상블 학습을 사용하는 흥미로운 예는 엔지니어가 정확도를 높이기 위해 여러 물체 감지 모델을 결합하는 경우입니다. 조명, 각도, 물체 크기가 끊임없이 변하는 건설 현장의 안전 모니터링 시스템에서 작업하는 엔지니어를 상상해 보세요.
단일 모델은 그림자 속에 있는 작업자를 놓치거나 움직이는 기계를 혼동할 수 있습니다. 각기 다른 강점을 가진 모델 앙상블을 사용하면 시스템의 안정성이 향상되고 이러한 오류가 발생할 가능성이 줄어듭니다.
특히, Ultralytics YOLOv5와 같은 모델은 모델 조합과 함께 사용됩니다. 엔지니어는 YOLOv5x 및 YOLOv5l6과 같은 다양한 YOLOv5 변형을 결합하여 함께 예측을 수행할 수 있습니다. 각 모델은 동일한 이미지를 분석하고 자체적인 탐지 결과를 생성한 다음 평균을 내어 더 강력하고 정확한 최종 결과를 생성합니다.
앙상블 학습을 사용하면 얻을 수 있는 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다:
앙상블 학습은 다양한 이점을 제공하지만 고려해야 할 몇 가지 문제도 있습니다. 다음은 몇 가지 고려해야 할 요소입니다:
앙상블 학습은 여러 모델을 결합하여 AI 시스템을 더 정확하고 안정적으로 만드는 방법을 보여줍니다. 다양한 종류의 작업에서 오류를 줄이고 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다. 머신러닝과 AI가 계속 성장함에 따라 이와 같은 기술이 더 널리 채택되고 더 실용적이고 성능이 뛰어난 AI 솔루션이 등장하고 있습니다.
성장하는 커뮤니티와 GitHub 리포지토리에 참여하여 Vision AI에 대해 자세히 알아보세요. 솔루션 페이지를 살펴보고 농업에서의 컴퓨터 비전과 물류에서의 AI 적용 사례에 대해 알아보세요. 지금 바로 라이선스 옵션을 확인하여 나만의 컴퓨터 비전 모델을 시작하세요!
