컴퓨터 비전에 사용되는 AI 학습 기법 유형

머신러닝(Machine Learning)은 컴퓨터가 데이터로부터 학습하여 각 작업에 대한 상세한 프로그래밍 없이도 스스로 결정을 내릴 수 있도록 돕는 인공지능(AI)의 한 유형입니다. 여기에는 데이터에서 패턴을 식별할 수 있는 알고리즘 모델을 만드는 과정이 포함됩니다. 데이터에서 패턴을 식별하고 학습함으로써 이러한 알고리즘은 시간이 지남에 따라 성능을 점진적으로 향상시킬 수 있습니다.

머신러닝이 중요한 역할을 하는 분야 중 하나는 시각 데이터에 초점을 맞춘 AI 분야인 컴퓨터 비전입니다. 컴퓨터 비전은 머신러닝을 사용하여 컴퓨터가 이미지와 비디오에서 패턴을 감지하고 인식하도록 돕습니다. 머신러닝의 발전으로 인해 컴퓨터 비전의 글로벌 시장 가치는 2032년까지 약 1,757억 2천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 

본 문서에서는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 및 전이 학습을 포함하여 컴퓨터 비전에 사용되는 다양한 유형의 머신러닝과 각 학습 유형이 다양한 애플리케이션에서 수행하는 역할에 대해 살펴보겠습니다. 그럼 시작해 볼까요!

컴퓨터 비전에서 머신러닝 개요

컴퓨터 비전은 시각 정보를 해석하고 분석하기 위해 머신러닝, 특히 딥러닝 및 신경망과 같은 기술에 의존합니다. 이러한 방법을 통해 컴퓨터는 이미지에서 객체 감지, 카테고리별 이미지 분류 및 얼굴 인식과 같은 컴퓨터 비전 작업을 수행할 수 있습니다. 머신러닝은 또한 제조 분야의 품질 관리 및 헬스케어 분야의 의료 영상과 같은 실시간 컴퓨터 비전 애플리케이션에 필수적입니다. 이러한 경우에 신경망은 컴퓨터가 종양을 감지하기 위해 뇌 스캔을 분석하는 것과 같이 복잡한 시각 데이터를 해석하는 데 도움을 줍니다. 

사실, Ultralytics YOLO11과 같은 많은 고급 컴퓨터 비전 모델은 신경망을 기반으로 구축되었습니다. 

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머신러닝에는 지도 학습, 비지도 학습, 전이 학습 및 강화 학습과 같이 여러 유형의 학습 방법이 있으며, 이러한 방법은 컴퓨터 비전에서 가능한 것의 경계를 넓히고 있습니다. 다음 섹션에서는 이러한 각 유형을 탐색하여 컴퓨터 비전에 어떻게 기여하는지 이해해 보겠습니다.

지도 학습 살펴보기

지도 학습은 가장 일반적으로 사용되는 머신러닝 유형입니다. 지도 학습에서 모델은 레이블링된 데이터를 사용하여 훈련됩니다. 각 입력은 올바른 출력으로 태그되어 모델 학습에 도움이 됩니다. 학생이 선생님으로부터 배우는 것과 유사하게, 이 레이블링된 데이터는 가이드 또는 감독자 역할을 합니다.

훈련 중에 모델에는 입력 데이터(처리해야 하는 정보)와 출력 데이터(정답)가 모두 제공됩니다. 이 설정은 모델이 입력과 출력 간의 연결을 학습하는 데 도움이 됩니다. 지도 학습의 주요 목표는 모델이 각 입력을 올바른 출력에 정확하게 연결하는 규칙 또는 패턴을 찾는 것입니다. 이 매핑을 통해 모델은 새로운 데이터를 접할 때 정확한 예측을 할 수 있습니다. 예를 들어, 컴퓨터 비전의 얼굴 인식은 이러한 학습된 패턴을 기반으로 얼굴을 식별하기 위해 지도 학습에 의존합니다.

일반적인 사용 예는 얼굴 인식을 통해 스마트폰 잠금을 해제하는 것입니다. 모델은 얼굴의 레이블링된 이미지로 훈련되므로 휴대폰 잠금을 해제하려고 할 때 실시간 이미지를 학습한 내용과 비교합니다. 일치하는 항목이 감지되면 휴대폰 잠금이 해제됩니다.

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AI에서 비지도 학습은 어떻게 작동할까요?

비지도 학습은 레이블링되지 않은 데이터를 사용하는 머신러닝 유형입니다. 즉, 모델은 훈련 중에 어떠한 지침이나 정답도 제공받지 않습니다. 대신, 스스로 패턴과 통찰력을 발견하는 방법을 학습합니다. 

비지도 학습은 세 가지 주요 방법을 사용하여 패턴을 식별합니다. 

• 클러스터링: 유사한 데이터 포인트를 함께 그룹화합니다. 행동 또는 속성을 기준으로 유사한 고객을 그룹화할 수 있는 고객 세분화와 같은 작업에 유용합니다.
• 연관: 항목 간의 관계를 식별하는 데 사용되어 데이터 내의 연결을 밝히는 데 도움이 됩니다(예: 장바구니 분석에서 함께 구매하는 제품 찾기).
• 차원 축소: 중복된 특징을 제거하여 데이터 세트를 단순화하며, 이는 시각화 및 처리 작업에 도움이 됩니다. 

비지도 학습의 주요 응용 분야는 이미지 압축입니다. 여기서 k-평균 군집화와 같은 기술은 시각적 품질에 영향을 주지 않으면서 이미지 크기를 줄입니다. 픽셀은 클러스터로 그룹화되고 각 클러스터는 평균 색상으로 표현되어 색상 수가 적고 파일 크기가 더 작은 이미지를 생성합니다.

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그러나 비지도 학습은 특정 제약에 직면하기도 합니다. 미리 정의된 정답이 없으면 정확도 및 성능 평가에 어려움을 겪을 수 있습니다. 결과를 해석하고 그룹에 레이블을 지정하는 데 수동 작업이 필요한 경우가 많으며, 결측값 및 노이즈와 같은 문제에 민감하여 결과 품질에 영향을 줄 수 있습니다.

강화 학습 설명

지도 학습 및 비지도 학습과는 달리, 강화 학습은 학습 데이터에 의존하지 않습니다. 대신, 특정 목표를 달성하기 위해 신경망 에이전트를 사용하여 환경과 상호 작용합니다. 

이 과정은 세 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다.

• 에이전트: 학습자 또는 의사 결정자.
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• 환경: 에이전트가 상호 작용하는 모든 것으로, 실제 또는 가상일 수 있습니다.
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• 보상 신호: 각 행동 후 주어지는 수치 값으로, 에이전트가 목표를 향해 나아가도록 안내합니다.

에이전트가 행동을 취하면 환경에 영향을 미치고, 환경은 피드백으로 응답합니다. 이 피드백은 에이전트가 자신의 선택을 평가하고 행동을 조정하는 데 도움이 됩니다. 보상 신호는 에이전트가 어떤 행동이 목표 달성에 더 가까워지는지 이해하는 데 도움을 줍니다.

강화 학습은 자율 주행 및 로보틱스와 같은 사용 사례에 매우 중요합니다. 자율 주행에서 차량 제어, 객체 감지 및 회피와 같은 작업은 피드백을 기반으로 학습합니다. 모델은 보행자 또는 기타 객체를 감지하고 충돌을 피하기 위해 적절한 조치를 취하도록 신경망 에이전트를 사용하여 학습됩니다. 마찬가지로 로보틱스에서 강화 학습은 객체 조작 및 움직임 제어와 같은 작업을 가능하게 합니다.

강화 학습의 훌륭한 예는 OpenAI의 프로젝트로, 연구원들은 인기 있는 멀티플레이어 비디오 게임인 Dota 2를 플레이하도록 AI 에이전트를 학습시켰습니다. 신경망을 사용하여 이러한 에이전트는 게임 환경에서 엄청난 양의 정보를 처리하여 빠르고 전략적인 결정을 내렸습니다. 지속적인 피드백을 통해 에이전트는 시간이 지남에 따라 학습하고 개선되어 결국 게임의 최고 플레이어 중 일부를 이길 수 있을 만큼 높은 기술 수준에 도달했습니다. 

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전이 학습의 기본 사항 이해

전이 학습은 다른 유형의 학습과는 다릅니다. 처음부터 모델을 학습시키는 대신, 대규모 데이터 세트에서 사전 학습된 모델을 사용하고 새로운 관련 작업에 맞게 미세 조정합니다. 초기 학습 중에 얻은 지식은 새로운 작업의 성능을 향상시키는 데 사용됩니다. 전이 학습은 복잡성에 따라 새로운 작업에 대한 학습에 필요한 시간을 줄여줍니다. 일반적인 특징을 캡처하는 모델의 초기 레이어를 유지하고 최종 레이어를 새로운 특정 작업의 레이어로 대체하는 방식으로 작동합니다. 

컴퓨터 비전에서 예술 스타일 전이는 전이 학습의 흥미로운 응용 분야입니다. 이 기술을 통해 모델은 이미지를 다양한 작품의 스타일과 일치하도록 변환할 수 있습니다. 이를 위해 신경망은 먼저 예술 스타일과 쌍을 이루는 대규모 이미지 데이터 세트에서 학습됩니다. 이 과정을 통해 모델은 일반적인 이미지 특징과 스타일 패턴을 식별하는 방법을 학습합니다.

모델이 학습되면 특정 그림의 스타일을 새로운 이미지에 적용하도록 미세 조정할 수 있습니다. 네트워크는 학습된 스타일 특징을 유지하면서 새로운 이미지에 적응하여 원본 콘텐츠와 선택한 예술 스타일을 결합한 고유한 결과를 만들 수 있습니다. 예를 들어 산맥 사진을 찍어 에드바르 뭉크의 절규 스타일을 적용하여 장면을 포착하되 그림의 대담하고 표현적인 스타일을 담은 이미지를 만들 수 있습니다.

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머신 러닝 유형 간의 차이점 살펴보기

이제 주요 머신 러닝 유형을 다루었으므로 다양한 응용 분야에 가장 적합한 유형을 이해하는 데 도움이 되도록 각 유형을 자세히 살펴보겠습니다.

• 지도 학습: 레이블이 지정된 데이터로 작업할 때 매우 정확하지만 많은 양의 데이터가 필요하고 노이즈에 민감할 수 있습니다.
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• 비지도 학습: 레이블이 지정되지 않은 데이터를 탐색하여 숨겨진 패턴을 찾는 데 유용하지만 결과가 덜 정확하고 해석하기 어려울 수 있습니다.
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• 강화 학습: 복잡한 환경에서 단계별 결정을 내리도록 에이전트를 학습시키지만 상당한 컴퓨팅 성능이 필요한 경우가 많습니다.
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• 전이 학습: 이 접근 방식은 사전 학습된 모델을 사용하여 학습 속도를 높이고 새로운 작업의 성능을 향상시키며, 특히 데이터가 제한적일 때 유용합니다.

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적절한 머신러닝 유형을 선택하는 것은 여러 요인에 따라 달라집니다. 지도 학습은 레이블이 지정된 데이터가 풍부하고 명확한 작업이 있을 때 효과적입니다. 비지도 학습은 데이터 탐색이나 레이블이 지정된 예제가 부족할 때 유용합니다. 강화 학습은 단계별 의사 결정이 필요한 복잡한 작업에 이상적이며, 전이 학습은 데이터가 제한적이거나 리소스가 제약될 때 유용합니다. 이러한 요소를 고려하여 컴퓨터 비전 프로젝트에 가장 적합한 접근 방식을 선택할 수 있습니다.

마무리

머신러닝 기술은 특히 컴퓨터 비전과 같은 분야에서 다양한 문제를 해결할 수 있습니다. 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 및 전이 학습과 같은 다양한 유형을 이해함으로써 필요에 가장 적합한 접근 방식을 선택할 수 있습니다.

 지도 학습은 높은 정확도와 레이블이 지정된 데이터가 필요한 작업에 적합하고, 비지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 패턴을 찾는 데 이상적입니다. 강화 학습은 복잡한 의사 결정 기반 환경에서 효과적이며, 전이 학습은 제한된 데이터로 사전 훈련된 모델을 기반으로 구축하려는 경우에 유용합니다. 

각 방법은 얼굴 인식에서 로봇 공학, 예술 스타일 전이에 이르기까지 고유한 강점과 응용 분야를 가지고 있습니다. 올바른 유형을 선택하면 의료, 자동차 및 엔터테인먼트와 같은 산업 전반에 걸쳐 새로운 가능성을 열 수 있습니다.

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