모델 앙상블

모델 앙상블은 두 개 이상의 개별 모델의 예측을 결합하여 하나의 우수한 최종 예측을 생성하는 머신 러닝(ML) 기법입니다. 핵심 원리는 '군중의 지혜'라는 아이디어를 기반으로 합니다. 다양한 여러 모델의 '의견'을 취합함으로써 앙상블은 단일 모델의 개별 오류나 편향을 보완하여 정확도를 높이고 견고성을 개선하며 과적합의 위험을 줄일 수 있습니다. 이 접근 방식은 고성능 ML의 초석이며 데이터 과학 경연 대회에서 우승하는 데 자주 사용됩니다.

모델 앙상블의 작동 방식

모델 앙상블의 효과는 구성 모델의 다양성에 달려 있습니다. 모든 모델이 동일한 실수를 저지른다면 모델을 결합해도 아무런 이점이 없습니다. 따라서 서로 다른 알고리즘을 사용하거나 다른 매개변수로 모델을 초기화하여 서로 다른 학습 데이터 하위 집합으로 모델을 학습시킴으로써 다양성을 장려할 수 있습니다.

앙상블을 만들고 결합하는 일반적인 기술은 다음과 같습니다:

• 배깅(부트스트랩 집계): 학습 데이터의 서로 다른 무작위 하위 집합에 대해 동일한 모델의 여러 인스턴스를 학습하는 것을 포함합니다. 최종 예측은 일반적으로 모든 모델 예측의 평균 또는 과반수 득표로 결정됩니다. 랜덤 포레스트는 배깅 기반 앙상블의 대표적인 예입니다.
• 부스팅: 모델은 순차적으로 학습되며, 각각의 새로운 모델은 이전 모델의 오류를 수정하는 데 중점을 둡니다. 그 결과 강력하고 정확도가 높은 복합 모델이 생성됩니다. 널리 사용되는 부스팅 알고리즘에는 AdaBoost 및 그라디언트 부스팅이 있으며, XGBoost 및 LightGBM과 같은 구현이 있습니다.
• 스태킹: 이 방법은 여러 가지 모델(예: 신경망, 서포트 벡터 머신, 의사 결정 트리)을 학습시키고 메타 학습자라고 하는 다른 모델을 사용하여 예측을 결합하고 최종 결과를 생성하는 것입니다.

관련 개념

모델 앙상블을 관련 용어와 구별하는 것이 유용합니다:

• 앙상블 메서드: 머신 러닝에서 사용되는 기술(예: 배깅 및 부스팅)의 광범위한 이론적 범주입니다. '모델 앙상블'은 앙상블 방법을 적용하여 생성된 구체적인 아티팩트, 즉 학습된 모델의 특정 집합을 말합니다.
• 전문가 혼합(MoE): 모든 모델의 출력을 결합하는 일반적인 앙상블과 달리 MoE는 게이팅 네트워크를 사용하여 주어진 입력에 가장 적합한 '전문가' 모델을 동적으로 선택합니다. MoE는 한 명의 전문가를 선택하는 반면, 앙상블은 모든 전문가를 참조합니다.

실제 애플리케이션

모델 앙상블은 다양한 영역에서 최첨단 성능을 구현하기 위해 널리 사용됩니다.

1. 컴퓨터 비전에서의 물체 감지: 자율 주행 차량과 같이 안전이 중요한 시스템이나 보안 감시와 같은 고가치 작업에서 앙상블은 안정성을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 앙상블은 서로 다른 물체 감지 모델(예: YOLOv8 및 YOLOv10과 같은 다양한 버전의 Ultralytics YOLO 또는 서로 다른 데이터 증강 전략으로 학습된 모델)을 결합할 수 있습니다. YOLOv5 모델 조합 가이드에서는 이를 통해 탐지 정확도를 향상시킬 수 있는 방법을 설명합니다. TTA(테스트 시간 증강) 와 같은 기술도 이미지의 여러 증강 버전에 대한 예측을 평균화하기 때문에 앙상블의 한 형태로 간주할 수 있습니다.
2. 의료 진단: 앙상블은 엑스레이, MRI 또는 병리 슬라이드에서 질병을 진단하는 것과 같은 의료 이미지 분석에 매우 중요합니다. 하나의 CNN은 특정 이상 징후를 감지하는 데 탁월한 반면, 다른 CNN은 다른 이상 징후를 더 잘 감지할 수 있습니다. 이러한 예측을 조합함으로써 진단 도구는 종양 감지와 같은 애플리케이션에 매우 중요한 정확도와 신뢰도를 높일 수 있습니다.

앙상블은 강력하지만 모델 학습과 배포 모두에서 복잡성과 계산 요구 사항이 증가합니다. 여러 모델을 관리하려면 더 많은 리소스, 세심한 엔지니어링, 강력한 MLOps 관행이 필요합니다. 그러나 중요한 애플리케이션에서는 상당한 성능 향상으로 이러한 비용을 정당화할 수 있는 경우가 많습니다. 울트라리틱스 허브와 같은 플랫폼은 파이토치나 텐서플로와 같은 프레임워크를 사용해 구축된 여러 모델의 관리를 간소화할 수 있습니다.