모델 앙상블은 여러 개의 개별 모델을 전략적으로 결합하여 하나의 우수한 예측 결과를 생성하는 머신 러닝(ML) 접근 방식입니다. 앙상블은 단일 모델에 의존하는 대신 여러 모델의 집단 지성을 활용하여 전반적인 성능을 개선하고 견고성을 강화하며 한 모델의 약점으로 인해 잘못된 예측을 할 가능성을 줄이는 것을 목표로 합니다. 이 기술은 현대 인공 지능(AI) 의 초석이며 컴퓨터 비전(CV)을 비롯한 다양한 영역에 널리 적용되고 있습니다. 모델 앙상블은 앙상블 메서드의 더 넓은 범주에 속합니다.
모델 앙상블의 작동 방식
모델 앙상블의 핵심 아이디어는 서로 다르게 학습되거나 서로 다른 알고리즘을 사용하는 다양한 모델을 결합함으로써 개별 오류가 서로 상쇄되어 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 최종 예측을 도출할 수 있다는 것입니다. 모델 결과물을 결합하는 일반적인 전략은 다음과 같습니다:
- 평균화/투표: 회귀 작업의 경우 개별 모델의 예측이 평균화됩니다. 분류 작업의 경우 최종 예측은 다수결(하드 투표) 또는 예측된 확률의 평균(소프트 투표)으로 결정됩니다.
- 배깅(부트스트랩 집계): 동일한 기본 모델의 여러 인스턴스(예:의사 결정 트리)가 학습 데이터의 서로 다른 무작위 하위 집합에 대해 독립적으로 학습됩니다. 랜덤 포레스트 알고리즘은 배깅의 대표적인 예입니다.
- 부스팅: 모델은 순차적으로 학습되며, 새로운 모델은 이전 모델의 오류를 수정하는 데 중점을 둡니다. 예로는 AdaBoost, 그라디언트 부스팅, XGBoost 등이 있습니다.
- 스태킹: 여러 가지 다른 기본 모델(예: SVM, 신경망, k-최근접 이웃 모델)의 예측은 이러한 예측을 가장 잘 결합하는 방법을 학습하는 최종 '메타 모델'(종종 로지스틱 회귀 같은 더 간단한 모델)의 입력 기능으로 사용됩니다.
딥 러닝의 맥락에서 앙상블에는 서로 다른 아키텍처(예: CNN과 비전 트랜스포머(ViT))를 가진 모델, 서로 다른 하이퍼파라미터로 학습된 모델 또는 서로 다른 데이터 하위 집합으로 학습된 모델을 결합하는 것이 포함될 수 있습니다. 서로 다른 시점에 모델 체크포인트를 저장하고 이를 앙상블(스냅샷 앙상블)하는 기술도 효과적일 수 있습니다.
모델 앙상블과 앙상블 메서드 비교
이 용어들은 밀접한 관련이 있지만 약간씩 다른 뉘앙스를 가지고 있습니다.
- 앙상블 방법: 여러 모델을 만들고 결합하는 데 사용되는 광범위한 기술 또는 알고리즘(예: 배깅, 부스팅, 스태킹)을 말합니다. 바로 방법론입니다.
- 모델 앙상블: 일반적으로 앙상블 방법을 사용하여 결합된 특정 모델 그룹을 의미합니다. 결과물인 복합 모델 그 자체입니다.
기본적으로 앙상블 메서드를 사용하여 모델 앙상블을 만듭니다.
혜택 및 고려 사항
모델 앙상블을 사용하면 상당한 이점이 있습니다:
- 향상된 성능: 앙상블은 종종 단일 구성 모델보다 더 높은 정확도와 더 나은 일반화를 달성하여 머신 러닝 대회에서 우승하는 경우가 많습니다.
- 견고성 향상: 개별 모델 편향이나 오류를 평균화함으로써 앙상블은 데이터의 이상값이나 노이즈에 덜 민감하고 과적합이 덜 발생합니다.
- 오류 감소: 다양한 모델을 결합하면 결함이 있는 단일 모델에 의존할 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.
하지만 고려해야 할 사항이 있습니다:
- 복잡성 증가: 여러 모델을 훈련, 관리 및 배포하는 것은 단일 모델을 처리하는 것보다 본질적으로 더 복잡합니다. 모델 배포가 더 복잡해집니다.
- 더 높은 계산 비용: 여러 모델을 훈련하려면 더 많은 컴퓨팅 리소스가 필요합니다(CPU/GPU)와 시간이 더 많이 필요합니다. 또한 모든 기본 모델의 예측을 계산하고 결합해야 하므로 추론 속도가 느려질 수 있습니다.
- 해석 가능성: 설명 가능한 AI(XAI) 기술이 발전하고 있지만, 앙상블이 특정 예측을 하는 이유를 이해하는 것은 단순한 단일 모델을 해석하는 것보다 더 어려울 수 있습니다.
Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 여러 모델을 훈련하고 추적하는 복잡한 작업을 관리하여 효과적인 앙상블 생성을 간소화할 수 있습니다.
실제 애플리케이션
모델 앙상블은 다양한 영역에서 널리 사용됩니다:
- 컴퓨터 비전에서의 물체 감지: 자율 주행이나 보안 감시와 같은 작업에서는 다양한 객체 감지 모델(예: 다음과 같은 다양한 버전의 Ultralytics YOLO YOLOv8 및 YOLOv10과 같은 모델 또는 RT-DETR)을 조합할 수 있습니다. 예를 들어, 서로 다른 증강 또는 서로 다른 훈련 단계에서 훈련된 모델을 결합하면(테스트 시간 증강은 앙상블의 한 형태로 볼 수 있음) 까다로운 조건에서 탐지 정확도와 견고성을 향상시킬 수 있습니다YOLOv5 모델 앙상블 가이드).
- 의료 진단: 앙상블은 의료 이미지 (예: 엑스레이 또는 MRI) 또는 환자 데이터를 분석하는 여러 모델의 예측을 결합할 수 있습니다. 한 모델은 특정 이상 징후를 탐지하는 데 탁월한 반면, 다른 모델은 다른 이상 징후를 탐지하는 데 더 뛰어날 수 있습니다. 이러한 모델을 조합하면 종양 탐지와 같은 애플리케이션에 매우 중요한 보다 신뢰할 수 있는 진단 도구로 이어질 수 있습니다.
- 재무 예측: 주가나 신용 리스크를 예측하는 것은 종종 높은 불확실성을 수반합니다. 서로 다른 과거 데이터 기간에 대해 학습된 모델을 조합하거나 다양한 경제 지표를 사용하면 단일 예측 모델보다 더 안정적이고 정확한 예측을 제공할 수 있습니다. 금융 분야의 AI에 대해 자세히 알아보세요.
- 제조 품질 관리: 다양한 각도에서 제품을 검사하거나 다양한 결함 유형에 초점을 맞추는 모델을 결합하면 단일 비전 모델보다 더 포괄적인 품질 검사 시스템을 만들 수 있습니다(제조 분야의 컴퓨터 비전).
모델 앙상블은 ML 시스템의 성능 한계를 뛰어넘는 강력한 기술로, AI 개발자의 툴킷에서 매우 유용한 도구입니다.