모델 앙상블

모델 앙상블은 둘 이상의 개별 모델의 예측을 결합하여 단일하고 종종 더 우수한 최종 예측을 생성하는 머신 러닝(ML) 기술입니다. 핵심 원리는 "군중의 지혜"라는 아이디어를 기반으로 합니다. 여러 다양한 모델의 "의견"을 집계함으로써 앙상블은 단일 모델의 개별 오류 또는 편향을 보완하여 더 높은 정확도, 향상된 견고성 및 과적합 위험 감소로 이어질 수 있습니다. 이 접근 방식은 고성능 ML의 초석이며 데이터 과학 경쟁에서 승리하는 데 자주 사용됩니다.

모델 앙상블 작동 방식

모델 앙상블의 효과는 구성 모델의 다양성에 달려 있습니다. 모든 모델이 동일한 실수를 저지르면 모델을 결합해도 아무런 이점이 없습니다. 따라서 다양한 학습 데이터 하위 집합에서 모델을 학습하거나, 다른 알고리즘을 사용하거나, 다른 매개변수로 모델을 초기화하여 다양성을 장려합니다.

앙상블을 생성하고 결합하는 일반적인 기법은 다음과 같습니다.

• 배깅(Bootstrap Aggregating): 훈련 데이터의 서로 다른 임의 하위 집합에 대해 동일한 모델의 여러 인스턴스를 훈련하는 것을 포함합니다. 최종 예측은 일반적으로 모든 모델 예측의 평균 또는 다수결 투표입니다. Random Forest는 배깅 기반 앙상블의 대표적인 예입니다.
• 부스팅: 모델은 순차적으로 학습되며, 각 새 모델은 이전 모델이 만든 오류를 수정하는 데 중점을 둡니다. 이를 통해 강력하고 매우 정확한 복합 모델이 생성됩니다. 인기 있는 부스팅 알고리즘에는 AdaBoost 및 Gradient Boosting이 있으며, XGBoost 및 LightGBM과 같은 구현이 있습니다.
• 스태킹: 이 방법은 여러 개의 서로 다른 모델(예: 신경망, 서포트 벡터 머신, 결정 트리)을 학습시키고, 메타 학습기라고 불리는 또 다른 모델을 사용하여 이들의 예측을 결합하고 최종 출력을 생성합니다.

관련 개념

모델 앙상블을 관련 용어와 구별하는 것이 유용합니다.

• Ensemble Methods: 이는 머신러닝에서 사용되는 (배깅 및 부스팅과 같은) 기술의 더 넓은 이론적 범주입니다. "모델 앙상블"은 앙상블 방법을 적용하여 생성된 구체적인 결과물, 즉 훈련된 모델의 특정 모음입니다.
• 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 전문가에게 문의합니다.

실제 애플리케이션

모델 앙상블은 최첨단 성능을 달성하기 위해 다양한 영역에서 널리 사용됩니다.

1. 컴퓨터 비전의 객체 감지: 자율 주행 차량과 같은 안전이 중요한 시스템이나 보안 감시와 같은 고가치 작업의 경우 앙상블이 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어 앙상블은 Ultralytics YOLO의 여러 버전(YOLOv8 및 YOLOv10 등) 또는 다양한 데이터 증강 전략으로 훈련된 모델과 같이 다양한 객체 감지 모델을 결합할 수 있습니다. YOLOv5 모델 앙상블 가이드에서는 이를 통해 감지 정확도를 향상시킬 수 있는 방법을 보여줍니다. 테스트 시간 증강(TTA)과 같은 기술조차도 이미지의 여러 증강된 버전에 대한 예측을 평균화하므로 앙상블의 한 형태로 간주할 수 있습니다.
2. 의료 진단: 앙상블은 X선, MRI 또는 병리 슬라이드에서 질병을 진단하는 것과 같은 작업에 대한 의료 영상 분석에서 매우 중요합니다. 하나의 CNN은 특정 이상 징후를 감지하는 데 탁월할 수 있지만 다른 CNN은 다른 이상 징후를 더 잘 감지할 수 있습니다. 예측을 앙상블함으로써 진단 도구는 더 높은 정확도와 신뢰성을 달성할 수 있으며, 이는 종양 감지와 같은 애플리케이션에 매우 중요합니다.

앙상블은 강력하지만 모델 학습과 배포 모두에서 복잡성과 계산 요구 사항을 증가시킵니다. 여러 모델을 관리하려면 더 많은 리소스, 신중한 엔지니어링 및 강력한 MLOps 사례가 필요합니다. 그러나 중요한 애플리케이션에서는 상당한 성능 향상이 이러한 비용을 정당화하는 경우가 많습니다. Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 PyTorch 또는 TensorFlow와 같은 프레임워크를 사용하여 구축된 여러 모델의 관리를 간소화할 수 있습니다.