앙상블 학습과 AI 및 ML에서의 역할 탐구

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추천 엔진이나 사기 탐지 시스템과 같은 AI 혁신 기술은 머신러닝 알고리즘 및 모델에 의존하여 데이터를 기반으로 예측하고 의사결정을 내립니다. 이러한 모델은 패턴을 식별하고, 추세를 예측하며, 복잡한 작업을 자동화하는 데 도움을 줍니다.

하지만 단일 모델만으로는 실제 데이터에 담긴 모든 세부 사항을 파악하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 특정 사례에서는 잘 작동할지라도 새로운 유형의 거래를 놓치는 사기 탐지 모델과 같이 다른 사례에서는 성능이 저조할 수 있습니다.

이러한 한계는 AI 엔지니어가 머신러닝 모델을 구축하고 배포할 때 흔히 직면하는 문제입니다. 일부 모델은 학습 데이터를 너무 밀접하게 학습하여 과적합(overfit)되기도 하고, 또 다른 모델은 중요한 패턴을 놓쳐 과소적합(underfit)되기도 합니다. 앙상블 학습은 '베이스 러너(base learners)'라고 알려진 여러 모델을 하나의 더 강력한 시스템으로 결합하여 이러한 문제를 해결하는 데 도움을 주는 AI 기법입니다.

이를 문제를 해결하기 위해 협력하는 전문가 팀으로 생각할 수 있습니다. 이 글에서는 앙상블 학습이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 어디에 사용될 수 있는지 알아보겠습니다. 시작해 보겠습니다!

Link to this section앙상블 학습이란 무엇인가요?#

앙상블 학습은 동일한 문제를 해결하고 단일화된 개선 결과를 생성하기 위해 여러 모델을 결합하는 일련의 기법을 의미합니다. 이는 지도 학습(모델이 레이블이 지정된 데이터로부터 학습하는 경우)과 비지도 학습(모델이 레이블이 없는 데이터에서 패턴을 찾는 경우) 모두에 적용될 수 있습니다.

예측을 위해 하나의 모델에만 의존하는 대신, 앙상블은 각각의 방식으로 데이터를 살펴보는 여러 모델을 사용합니다. 이들의 출력값을 결합하면 단일 모델이 자체적으로 달성할 수 있는 것보다 더 정확하고 안정적이며 일반화된 결과를 얻는 경우가 많습니다.

이를 동일한 문제를 해결하는 분석가 패널에 비유할 수 있습니다. 각 분석가 또는 개별 모델은 데이터를 다르게 해석합니다.

어떤 분석가는 패턴에 집중할 수 있고, 다른 분석가는 이상치에, 또 다른 분석가는 맥락에 집중할 수 있습니다. 그룹이 각자의 관점을 모음으로써 개별적인 판단보다 더 균형 잡히고 신뢰할 수 있는 결정을 내릴 수 있습니다.

이러한 접근 방식은 머신러닝의 가장 큰 두 가지 과제인 편향과 분산을 해결하는 데도 도움을 줍니다. 편향(bias)이 높은 모델은 너무 단순하여 중요한 패턴을 간과하고, 분산(variance)이 높은 모델은 지나치게 민감하며 학습 데이터에 너무 가깝게 맞춰집니다. 앙상블 학습은 모델들을 결합함으로써 이 둘 사이의 균형을 찾아 새롭고 보지 못한 데이터에 대한 시스템 성능을 향상시킵니다.

Link to this section앙상블 학습의 작동 원리 이해하기#

앙상블 내의 각 모델을 베이스 러너 또는 베이스 모델이라고 합니다. 사용하는 앙상블 기법에 따라 이들은 동일한 유형의 알고리즘일 수도 있고, 서로 다른 알고리즘의 혼합일 수도 있습니다.

다음은 앙상블 학습에 사용되는 다양한 모델의 일반적인 예시입니다:

• 의사결정 트리(Decision trees): 이 모델들은 의사결정을 내리기 위해 특징 값을 기준으로 데이터를 가지치기합니다. 예를 들어, 고객이 제품을 구매할지 예측하는 분류 문제에서 나이, 소득, 탐색 기록과 같은 요소를 고려합니다.
• 신경망(Neural networks): 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식에서 영감을 받은 이 신경망은 대부분의 현대 AI 및 머신러닝 모델의 기본 아키텍처를 형성합니다.
• 서포트 벡터 머신(SVMs): 이 알고리즘들은 서로 다른 클래스 간의 마진을 최대화하는 하이퍼플레인(hyperplane)이라는 최적의 결정 경계를 찾아 데이터를 분류합니다. 즉, SVM은 그룹 사이의 간격을 최대한 넓게 유지하면서 그룹을 분리하는 최선의 선을 그립니다. 예를 들어, 단어 빈도나 구조와 같은 패턴을 기반으로 이메일이 스팸인지 아닌지 판별하는 데 사용할 수 있습니다.
• 로지스틱 회귀 모델: 확률을 추정하며 주로 이진 분류 작업에 사용됩니다. 전형적인 예로 거래가 사기인지 정상인지 예측하는 것이 있습니다.

결합된 모델 앙상블은 일반적으로 베이스 러너(약한 모델이라고도 함)의 강점을 통합하고 약점을 최소화하기 때문에 강한 학습자(strong learner)라고 부릅니다. 이는 분류 작업에는 다수결 투표를, 회귀 작업에는 가중 평균을 사용하는 등 구조화된 방식으로 각 모델의 예측을 결합하여 더 정확한 최종 결과를 도출합니다.

그림 1. 앙상블 학습의 예시 (출처)

Link to this section앙상블 학습을 사용하는 시기#

다양한 앙상블 학습 기법을 살펴보기 전에 한 걸음 물러나 머신러닝이나 AI 프로젝트에서 이러한 접근 방식을 언제 사용해야 하는지 이해해 보겠습니다.

앙상블 학습은 단일 모델이 정확하거나 일관된 예측을 내놓기 어려울 때 가장 효과적입니다. 데이터가 복잡하거나 노이즈가 많거나 예측할 수 없는 상황에서도 사용할 수 있습니다.

앙상블 기법이 특히 효과적인 일반적인 사례는 다음과 같습니다:

• 낮은 모델 정확도: 단일 모델의 예측이 충분히 신뢰할 수 없을 때, 여러 모델을 결합하면 정확도와 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 신용 평가나 의료 진단에서는 예측 정확도의 작은 향상만으로도 큰 차이를 만들 수 있습니다.
• 노이즈가 많거나 일관되지 않은 데이터: 데이터 세트에 이상치, 오류 또는 무작위 변동이 포함되어 있는 경우, 앙상블 학습은 여러 모델 간의 평균화 또는 투표를 통해 그러한 불규칙성을 평활화하는 데 도움을 줍니다.
• 견고함(Robustness)의 필요성: 앙상블 모델은 데이터 변화에 덜 민감하여, 실제 입력 데이터가 다양하게 변할 수 있는 운영 환경에서 더 안정적이고 신뢰할 수 있습니다.
• 복잡한 예측 작업: 이미지 인식, 사기 탐지 또는 시계열 예측과 같은 작업에서 앙상블은 단일 모델이 독자적으로 파악할 수 있는 것보다 더 광범위한 패턴과 관계를 포착합니다.

또한 학습이 간단하고 해석이 쉬우며 유지 관리가 더 빠를 수 있습니다. 앙상블을 사용하기 전에 더 높은 정확도라는 이점과 추가 시간, 컴퓨팅 파워 및 복잡성을 저울질하는 것이 중요합니다.

Link to this section앙상블 학습 기법 개요#

다음으로 머신러닝 프로젝트에서 앙상블 학습을 적용하는 주요 방식을 살펴보겠습니다. 모델을 결합하는 몇 가지 핵심 기법이 있으며, 각 기법은 고유한 방식으로 성능을 향상시킵니다. 가장 일반적인 앙상블 기법은 배깅(bagging), 부스팅(boosting), 스태킹(stacking), 블렌딩(blending)입니다.

Link to this section배깅#

부트스트랩 애그리게이팅(bootstrap aggregating)의 약자인 배깅은 데이터의 서로 다른 부분에 대해 동일한 모델의 여러 버전을 학습시켜 모델의 안정성과 정확도를 향상시키는 앙상블 학습 방식입니다.

각 부분 집합은 부트스트랩 샘플링이라는 과정을 통해 생성되며, 여기서 데이터 포인트는 복원 추출 방식으로 무작위 선택됩니다. 즉, 한 데이터 포인트가 선택된 후 다음 포인트가 선택되기 전에 다시 풀에 포함되므로 동일한 포인트가 두 번 이상 나타날 수 있고, 일부 포인트는 생략될 수도 있습니다. 이러한 무작위성은 각 모델이 데이터 세트의 약간씩 다른 버전에 대해 학습하도록 보장합니다.

추론 중에 모든 학습된 모델은 병렬로 실행되어 새로운 미학습 데이터에 대해 예측을 수행합니다. 각 모델은 학습한 내용을 기반으로 자체 출력을 생성하며, 이러한 개별 예측은 결합되어 최종 결과를 형성합니다.

주택 가격 예측이나 판매 예측과 같은 회귀 작업의 경우, 일반적으로 모든 모델의 출력값을 평균화하여 더 부드러운 추정치를 얻습니다. 거래가 사기인지 아닌지를 식별하는 것과 같은 분류 작업의 경우, 앙상블은 종종 다수결 투표를 통해 최종 클래스를 결정합니다.

Link to this section배깅 실습: 랜덤 포레스트(Random Forest) 알고리즘#

배깅이 잘 작동하는 좋은 예는 단일 데이터 세트에서 학습할 때 쉽게 과적합될 수 있는 의사결정 트리입니다. 여러 트리를 약간씩 다른 샘플에서 학습시키고 그 결과를 결합함으로써 배깅은 과적합을 줄이고 신뢰성을 높입니다.

랜덤 포레스트 알고리즘을 고려해 보십시오. 이는 학습 데이터 세트의 무작위 하위 집합과 무작위 특징 하위 집합에서 각 트리를 학습시키는 의사결정 트리의 앙상블입니다.

이러한 특징 무작위성은 트리 간의 상관관계를 낮추고 전체 모델을 더 안정적이고 정확하게 만드는 데 도움을 줍니다. 랜덤 포레스트 알고리즘은 이미지를 분류하거나, 사기를 탐지하거나, 고객 이탈을 예측하거나, 판매를 예측하거나, 자산 가격을 추정하는 데 사용할 수 있습니다.

그림 2. 랜덤 포레스트 알고리즘 살펴보기 (출처)

Link to this section부스팅#

부스팅은 병렬이 아닌 순차적으로 모델을 학습시켜 약한 학습자(모델)를 개선하는 데 초점을 맞춘 또 다른 앙상블 학습 기법입니다. 부스팅의 핵심 개념은 각 새 모델이 이전 모델의 실수로부터 학습하여 전체 모델 성능을 점진적으로 향상시키는 것입니다.

독립적인 모델을 평균화하여 분산을 줄이는 배깅과 달리, 부스팅은 각 새 모델이 이전 모델들이 어려워했던 어려운 사례에 더 집중하게 함으로써 편향을 줄입니다.

부스팅 모델은 순차적으로 학습되기 때문에 최종적으로 예측값을 결합하는 방식이 다른 앙상블 기법과 약간 다릅니다. 각 모델은 학습 중 성능에 비례하여 최종 예측에 기여하며, 더 정확한 모델일수록 더 큰 가중치를 받습니다.

회귀 작업의 경우 최종 결과는 일반적으로 모든 모델 예측의 가중치 합계입니다. 분류 작업의 경우 알고리즘은 모델들의 가중치 투표를 결합하여 최종 클래스를 결정합니다. 이러한 접근 방식은 부스팅이 더 정확한 모델에 더 많은 가중치를 부여하면서도 다른 모델로부터 학습함으로써 강력한 전체 모델을 생성하도록 돕습니다.

일반적인 부스팅 알고리즘 유형은 다음과 같습니다:

• AdaBoost(Adaptive Boosting): 이 방식은 소규모 의사결정 트리와 같은 간단한 모델을 학습시키는 것으로 시작한 후, 잘못 분류된 데이터 포인트의 가중치를 증가시킵니다. 이러한 가중치 덕분에 다음 모델은 어려운 예시에 더 집중하게 됩니다. 여러 반복을 거치면서 모델들은 서로를 보완하며, 결합된 예측은 더 강력하고 정확한 결과를 형성합니다. 예를 들어, AdaBoost는 스팸 탐지나 얼굴 인식 정확도를 향상시킬 수 있습니다.
• 그래디언트 부스팅(Gradient Boosting): 샘플에 가중치를 재조정하는 대신, 그래디언트 부스팅은 이전 모델들이 만든 잔차 오차(실제값과 예측값의 차이)를 수정하도록 각 새 모델을 학습시킵니다. 이러한 반복적인 접근 방식은 판매 예측이나 신용 평가와 같은 회귀 및 분류 작업 모두에 효과적입니다.
• XGBoost(Extreme Gradient Boosting): 그래디언트 부스팅의 이 고급 버전은 속도와 정확도를 모두 향상시킵니다. 학습 중에 너무 복잡한 모델에 약간의 페널티를 주는 규제(regularization)를 사용하여 데이터 암기 대신 의미 있는 패턴에 집중하도록 합니다. 모델은 여전히 순차적으로 학습되지만, XGBoost는 트리 구성 중에 병렬 처리를 사용하여 프로세스 속도를 높입니다. 다양한 CPU 코어에 걸쳐 동시에 많은 가능한 분할 지점을 평가할 수 있습니다. 이는 특히 대규모 데이터 세트에서 높은 예측 성능을 유지하면서도 학습을 훨씬 빠르게 만듭니다.

그림 3. 당뇨병 위험 예측을 위해 부스팅 접근 방식으로 학습된 의사결정 트리 기반(DTB) 분류기의 예시. (출처)

Link to this section스태킹#

스태킹(Stacked generalization)은 여러 모델의 예측값을 메타 러너(meta learner)라고 하는 최종 모델의 입력으로 사용하여 한 단계 더 나아갑니다. 각각 의견을 공유하는 전문가 그룹이 있고, 마지막 의사결정자가 그 의견에 가중치를 두어 최선의 결정을 내리는 법을 학습한다고 생각하면 됩니다.

예를 들어, 한 모델은 사기를 탐지하는 데 뛰어나고 다른 모델은 고객 이탈을 예측하는 데 더 나을 수 있습니다. 메타 러너는 각 모델의 성능을 연구하고 그들의 강점을 결합하여 더 정확한 최종 예측을 수행합니다.

Link to this section블렌딩#

블렌딩은 여러 모델의 예측을 결합하여 최종 결정을 내린다는 점에서 스태킹과 유사하지만, 더 간단하고 빠른 접근 방식을 취합니다. 스태킹처럼 교차 검증(데이터를 여러 부분으로 나누고 학습과 테스트 간에 회전시켜 모델을 더 신뢰할 수 있게 만드는 방법)을 사용하는 대신, 블렌딩은 홀드아웃 세트(holdout set)라는 데이터의 작은 부분을 따로 떼어 놓습니다.

베이스 모델들은 나머지 데이터로 학습된 후 이전에 보지 못한 홀드아웃 세트에서 예측을 수행합니다. 이는 실제 정답(참 레이블)과 각 베이스 모델이 만든 예측값이라는 두 가지 핵심 정보를 생성합니다.

이 예측값들은 블렌딩 모델 또는 메타 모델이라고 하는 다른 모델로 전달됩니다. 이 최종 모델은 각 베이스 모델의 예측 정확도를 연구하고 최선의 방식으로 결합하는 방법을 학습합니다.

블렌딩은 프로세스를 여러 번 반복하는 대신 단 한 번의 학습-테스트 분할에 의존하므로 더 빠르게 실행되고 설정하기가 더 쉽습니다. 대신 학습할 정보가 약간 적어 정밀도가 다소 떨어질 수 있다는 단점이 있습니다.

Link to this section앙상블 알고리즘 평가하기#

앙상블 학습에서 중요한 부분은 모델이 보지 못한 데이터에서 얼마나 잘 수행하는지 평가하는 것입니다. 기법이 아무리 발전했더라도 모델이 학습 데이터를 암기하는 대신 새롭고 실제적인 사례에 대해 정확한 예측을 수행할 수 있도록 일반화 능력을 테스트해야 합니다.

다음은 AI 모델을 평가하는 데 사용되는 몇 가지 일반적인 성능 지표입니다:

• 정확도(Accuracy): 이 지표는 모델이 수행한 모든 예측 중 올바른 예측의 비율을 측정합니다. 전체 성능에 대한 빠른 개요를 제공합니다.
• 정밀도(Precision): 이는 양성으로 예측된 샘플 중 실제 양성인 샘플의 비율을 나타냅니다. 높은 정밀도는 모델이 거짓 양성(false positive) 오류를 거의 범하지 않음을 의미합니다.
• 재현율(Recall): 이 측정은 실제 양성 사례 중 모델이 얼마나 정확하게 식별했는지에 초점을 맞춥니다. 이는 질병 진단과 같이 양성 사례를 놓칠 경우 심각한 결과를 초래할 수 있는 의료 분야에서 특히 중요합니다.

Link to this section앙상블 학습의 실제 응용 사례#

지금까지 앙상블 학습의 작동 원리와 그 기법들을 살펴보았습니다. 이제 이 접근 방식이 어디에서 영향력을 발휘하고 있는지 살펴보겠습니다.

앙상블 학습이 일반적으로 적용되는 주요 영역은 다음과 같습니다:

• 데이터 분석 및 예측: 비즈니스와 분석 분야에서 앙상블 모델은 여러 모델의 통찰력을 결합하여 조직이 더 나은 예측을 할 수 있도록 돕습니다. 이는 더 정확한 매출 예측, 스마트한 수요 계획, 그리고 고객 행동에 대한 명확한 이해로 이어집니다.
• 이진 분류: 스팸 탐지, 사기 방지, 의료 진단과 같은 작업은 종종 두 가지 가능한 결과 간의 구분을 필요로 합니다. 앙상블 모델은 거짓 양성과 거짓 음성을 줄이는 데 도움을 주며, 이는 사이버 보안 및 의료와 같은 분야에서 특히 중요합니다.
• 회귀 문제: 주택 가격, 매출액, 신용 위험과 같은 연속적인 값을 예측할 때 앙상블 기법은 데이터 내의 복잡한 관계를 포착합니다. 그 결과 더 나은 금융 및 운영 결정을 뒷받침하는 더 정밀한 예측이 가능해집니다.

Link to this section앙상블 학습으로 정형 데이터 너머로 나아가기#

앙상블 학습은 주로 수치나 범주형 정보를 포함하는 스프레드시트와 같은 정형 또는 표 형식 데이터에 사용되지만, 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오와 같은 비정형 데이터에도 적용될 수 있습니다.

이러한 데이터 유형은 더 복잡하고 모델이 해석하기 어렵지만, 앙상블 기법은 정확도와 신뢰성을 높이는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 컴퓨터 비전에서 앙상블은 이미지 분류 및 객체 탐지와 같은 작업을 향상시킬 수 있습니다.

합성곱 신경망(CNN)과 같은 여러 비전 모델의 예측을 결합함으로써 시스템은 객체를 더 정확하게 인식하고 단일 모델을 혼란스럽게 할 수 있는 조명, 각도 또는 배경의 변화를 처리할 수 있습니다.

Link to this sectionUltralytics YOLOv5 모델 앙상블 살펴보기#

컴퓨터 비전에서 앙상블 학습을 사용하는 흥미로운 예시로 엔지니어가 정확도를 높이기 위해 여러 객체 탐지 모델을 결합하는 경우가 있습니다. 조명, 각도, 객체 크기가 끊임없이 변하는 건설 현장의 안전 모니터링 시스템을 작업하는 엔지니어를 상상해 보십시오.

단일 모델은 그림자 속의 작업자를 놓치거나 움직이는 기계를 혼동할 수 있습니다. 각기 다른 강점을 가진 모델 앙상블을 사용하면 시스템은 더 신뢰할 수 있게 되고 그러한 오류를 범할 가능성이 낮아집니다.

특히 Ultralytics YOLOv5와 같은 모델은 모델 앙상블과 매우 잘 어울립니다. 엔지니어는 YOLOv5x 및 YOLOv5l6와 같은 다양한 YOLOv5 변형을 결합하여 함께 예측을 수행할 수 있습니다. 각 모델은 동일한 이미지를 분석하고 자체 탐지 결과를 생성하며, 이를 평균화하여 더 강력하고 정확한 최종 결과를 도출합니다.

그림 4. YOLOv5를 사용한 이미지 내 객체 탐지 (출처)

Link to this section앙상블 학습의 장단점#

앙상블 학습 사용의 주요 이점은 다음과 같습니다:

• 노이즈 데이터에 대한 회복탄력성: 앙상블은 여러 모델에 의존하므로 데이터 세트의 이상치나 무작위 노이즈에 덜 영향을 받습니다.
• 더 나은 일반화: 앙상블은 과적합을 줄여 모델이 학습 예시를 단순히 암기하는 대신 보지 못한 데이터에 대해 잘 작동하도록 돕습니다.
• 알고리즘 전반의 유연성: 의사결정 트리, 신경망, 선형 모델 등 다양한 유형의 모델을 결합하여 고유한 강점을 활용할 수 있습니다.

앙상블 학습은 다양한 장점을 제공하지만 고려해야 할 몇 가지 과제도 있습니다. 유념해야 할 몇 가지 요소는 다음과 같습니다:

• 더 높은 컴퓨팅 비용: 여러 모델을 학습하고 유지 관리하는 것은 단일 모델보다 더 많은 메모리, 처리 능력 및 시간이 필요합니다.
• 해석력 저하: 최종 결과는 여러 모델을 결합하여 도출되기 때문에 특정 결정이 왜 내려졌는지 이해하기 어려울 수 있습니다. 하지만 이는 사용된 모델에 따라 달라지며, 의사결정 트리나 서포트 벡터 머신과 같이 해석 가능한 모델을 사용할 때는 결과를 이해하기가 더 쉽습니다.
• 앙상블 설계 고려 사항: 앙상블을 구축하려면 올바른 모델 조합을 선택하고 이들이 잘 작동하는지 확인해야 합니다. 하지만 각 개별 모델의 하이퍼파라미터를 세밀하게 조정할 필요가 없기 때문에 어떤 경우에는 더 간단할 수도 있습니다.

Link to this section핵심 요약#

앙상블 학습은 여러 모델을 결합하여 AI 시스템을 더 정확하고 신뢰할 수 있게 만드는 방법을 보여줍니다. 이는 다양한 종류의 작업에서 오류를 줄이고 성능을 향상시키는 데 도움을 줍니다. 머신러닝과 AI가 계속 성장함에 따라 이러한 기법들은 더 넓은 채택과 실용적이고 고성능의 AI 솔루션을 이끌고 있습니다.

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