지도 학습부터 전이 학습까지 컴퓨터 비전 애플리케이션에 사용되는 다양한 유형의 머신 러닝 및 딥 러닝 기술을 살펴보세요.
머신 러닝은 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하여 각 작업에 대한 세부적인 프로그래밍 없이도 스스로 결정을 내릴 수 있도록 돕는 일종의 인공 지능(AI) 입니다. 여기에는 데이터의 패턴을 식별할 수 있는 알고리즘 모델을 만드는 것이 포함됩니다. 이러한 알고리즘은 데이터의 패턴을 식별하고 이를 통해 학습함으로써 시간이 지남에 따라 점차적으로 성능을 향상시킬 수 있습니다.
머신러닝이 중요한 역할을 하는 분야 중 하나는 시각적 데이터에 초점을 맞춘 AI 분야인 컴퓨터 비전입니다. 컴퓨터 비전은 머신러닝을 사용하여 컴퓨터가 이미지와 동영상에서 패턴을 감지하고 인식하는 데 도움을 줍니다. 머신러닝의 발전에 힘입어 컴퓨터 비전의 세계 시장 가치는 2032년까지 약 1,757억 2,000만 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
이 글에서는 지도, 비지도, 강화, 전이 학습 등 컴퓨터 비전에 사용되는 다양한 유형의 머신 러닝과 각 유형이 다양한 애플리케이션에서 어떤 역할을 하는지 살펴봅니다. 시작해 보겠습니다!
컴퓨터 비전은 시각 정보를 해석하고 분석하기 위해 머신러닝, 특히 딥러닝과 신경망 같은 기술에 의존합니다. 이러한 방법을 통해 컴퓨터는 이미지에서 물체를 감지하고, 이미지를 카테고리별로 분류하고, 얼굴을 인식하는 등의 컴퓨터 비전 작업을 수행할 수 있습니다. 머신러닝은 제조 분야의 품질 관리나 의료 분야의 의료 영상과 같은 실시간 컴퓨터 비전 애플리케이션에도 필수적입니다. 이러한 경우 신경망은 컴퓨터가 종양을 감지하기 위해 뇌 스캔을 분석하는 등 복잡한 시각 데이터를 해석하는 데 도움을 줍니다.
실제로 다음과 같은 많은 고급 컴퓨터 비전 모델은 Ultralytics YOLO11와 같은 많은 고급 컴퓨터 비전 모델은 신경망을 기반으로 합니다.
머신러닝에는 지도 학습, 비지도 학습, 전이 학습, 강화 학습과 같은 여러 유형의 학습 방법이 있으며, 컴퓨터 비전의 가능성의 한계를 넓혀가고 있습니다. 다음 섹션에서는 이러한 각 유형을 살펴보고 컴퓨터 비전에 어떻게 기여하는지 이해해 보겠습니다.
지도 학습은 가장 일반적으로 사용되는 머신 러닝 유형입니다. 지도 학습에서는 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 모델을 학습시킵니다. 각 입력에는 올바른 출력으로 태그가 지정되어 모델이 학습하는 데 도움이 됩니다. 학생이 교사로부터 배우는 것과 유사하게, 이 레이블이 지정된 데이터는 가이드 또는 감독자 역할을 합니다.
학습하는 동안 모델에는 입력 데이터(처리해야 하는 정보)와 출력 데이터(정답)가 모두 제공됩니다. 이 설정은 모델이 입력과 출력 간의 연관성을 학습하는 데 도움이 됩니다. 지도 학습의 주요 목표는 모델이 각 입력을 올바른 출력에 정확하게 연결하는 규칙이나 패턴을 발견하는 것입니다. 이러한 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.
일반적으로 얼굴 인식으로 스마트폰 잠금을 해제하는 데 사용됩니다. 얼굴 인식 모델은 라벨이 붙은 얼굴 이미지에 대한 학습을 거쳐 휴대폰 잠금을 해제하려고 할 때 실제 이미지와 학습한 이미지를 비교합니다. 일치하는 이미지가 감지되면 휴대폰 잠금이 해제됩니다.
비지도 학습은 레이블이 없는 데이터를 사용하는 머신 러닝의 한 유형으로, 학습 중에 모델에 어떠한 지침이나 정답도 제공되지 않습니다. 대신 모델이 스스로 패턴과 인사이트를 발견하는 방법을 학습합니다.
비지도 학습은 세 가지 주요 방법을 사용하여 패턴을 식별합니다:
비지도 학습의 주요 응용 분야는 이미지 압축으로, K-평균 클러스터링과 같은 기법을 사용하면 시각적 품질에 영향을 주지 않고 이미지 크기를 줄일 수 있습니다. 픽셀은 클러스터로 그룹화되고 각 클러스터는 평균 색상으로 표현되므로 이미지의 색상 수가 줄어들고 파일 크기가 작아집니다.
그러나 비지도 학습에는 몇 가지 한계가 있습니다. 미리 정의된 답이 없으면 정확도와 성능 평가에 어려움을 겪을 수 있습니다. 결과를 해석하고 그룹에 레이블을 지정하는 데 수작업이 필요한 경우가 많으며, 결과 품질에 영향을 줄 수 있는 누락값 및 노이즈와 같은 문제에 민감합니다.
지도 학습 및 비지도 학습과 달리 강화 학습은 학습 데이터에 의존하지 않습니다. 대신 신경망 에이전트를 사용하여 특정 목표를 달성하기 위해 환경과 상호 작용합니다.
이 프로세스에는 세 가지 주요 구성 요소가 포함됩니다:
상담원이 작업을 수행하면 환경에 영향을 미치고 환경은 피드백으로 응답합니다. 피드백은 상담원이 자신의 선택을 평가하고 행동을 조정하는 데 도움이 됩니다. 보상 신호는 에이전트가 어떤 행동이 목표 달성에 더 가까워지는지 이해하는 데 도움이 됩니다.
강화 학습은 자율 주행 및 로보틱스와 같은 사용 사례의 핵심입니다. 자율 주행에서는 차량 제어, 물체 감지 및 회피와 같은 작업이 피드백을 기반으로 학습합니다. 모델은 신경망 에이전트를 사용하여 보행자나 다른 물체를 감지하고 충돌을 피하기 위해 적절한 조치를 취하도록 훈련됩니다. 마찬가지로 로봇 공학에서는 강화 학습을 통해 물체 조작 및 이동 제어와 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
강화 학습이 실제로 적용된 좋은 예로는 인기 멀티플레이어 비디오 게임인 도타 2를 플레이하도록 AI 에이전트를 훈련시킨 OpenAI의 프로젝트가 있습니다. 이 에이전트는 신경망을 사용하여 게임 환경의 방대한 양의 정보를 처리하여 빠르고 전략적인 결정을 내렸습니다. 지속적인 피드백을 통해 에이전트는 시간이 지남에 따라 학습하고 개선하여 결국 게임 최고의 플레이어를 이길 수 있을 만큼 높은 기술 수준에 도달했습니다.
전이 학습은 다른 유형의 학습과는 다릅니다. 모델을 처음부터 훈련하는 대신 대규모 데이터 세트에서 미리 훈련된 모델을 사용하여 새롭지만 관련성이 있는 작업에 맞게 미세 조정합니다. 초기 훈련 중에 얻은 지식은 새로운 작업의 성능을 개선하는 데 사용됩니다. 전이 학습은 새로운 작업의 복잡성에 따라 훈련에 필요한 시간을 줄여줍니다. 일반적인 특징을 포착하는 모델의 초기 레이어는 유지하고 최종 레이어를 새로운 특정 작업의 레이어로 대체하는 방식으로 작동합니다.
예술적 스타일 전이는 컴퓨터 비전에서 전이 학습의 흥미로운 응용 분야입니다. 이 기술을 사용하면 모델이 이미지를 다른 예술 작품의 스타일에 맞게 변형할 수 있습니다. 이를 위해 먼저 신경망은 예술적 스타일과 짝을 이루는 이미지의 대규모 데이터 세트를 학습합니다. 이 과정을 통해 모델은 일반적인 이미지 특징과 스타일 패턴을 식별하는 방법을 학습합니다.
모델이 학습되면 특정 그림의 스타일을 새 이미지에 적용하도록 미세 조정할 수 있습니다. 네트워크는 학습된 스타일의 특징을 유지하면서 새 이미지에 적응하여 원본 콘텐츠와 선택한 예술적 스타일을 결합한 독특한 결과를 만들어냅니다. 예를 들어, 산맥 사진을 찍고 에드바르드 뭉크의 ' 절규'의 스타일을 적용하여 장면을 포착하면서도 그림의 대담하고 표현적인 스타일이 담긴 이미지를 만들 수 있습니다.
이제 머신 러닝의 주요 유형에 대해 살펴보았으니, 각 유형에 대해 자세히 살펴봄으로써 다양한 애플리케이션에 가장 적합한 머신 러닝을 이해하는 데 도움이 되도록 하겠습니다.
적합한 머신러닝 유형을 선택하는 것은 여러 가지 요인에 따라 달라집니다. 지도 학습은 레이블이 지정된 데이터가 풍부하고 명확한 작업이 있는 경우에 적합합니다. 비지도 학습은 데이터 탐색이나 레이블이 지정된 예가 부족한 경우에 유용합니다. 강화 학습은 단계별 의사 결정이 필요한 복잡한 작업에 적합하며, 전이 학습은 데이터가 제한적이거나 리소스가 제한적인 경우에 적합합니다. 이러한 요소를 고려하여 컴퓨터 비전 프로젝트에 가장 적합한 접근 방식을 선택할 수 있습니다.
머신러닝 기술은 특히 컴퓨터 비전과 같은 분야에서 다양한 문제를 해결할 수 있습니다. 지도, 비지도, 강화, 전이 학습 등 다양한 유형을 이해하면 필요에 가장 적합한 접근 방식을 선택할 수 있습니다.
지도 학습은 높은 정확도와 라벨이 지정된 데이터가 필요한 작업에 적합하며, 비지도 학습은 라벨이 지정되지 않은 데이터에서 패턴을 찾는 데 이상적입니다. 강화 학습은 복잡한 의사 결정 기반 환경에서 잘 작동하며, 전이 학습은 제한된 데이터로 사전 학습된 모델을 기반으로 구축하려는 경우에 유용합니다.
얼굴 인식부터 로봇 공학, 예술적 스타일 전송에 이르기까지 각 방법에는 고유한 강점과 응용 분야가 있습니다. 올바른 유형을 선택하면 의료, 자동차, 엔터테인먼트와 같은 산업 전반에 걸쳐 새로운 가능성을 열 수 있습니다.
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