신경망 아키텍처 검색(NAS)은 머신 러닝에서 신경망 구조를 설계하는 데 사용되는 자동화된 방법입니다. 시간이 오래 걸리고 전문 지식이 필요한 수동 설계에 의존하는 대신, NAS는 알고리즘을 사용해 특정 작업에 가장 적합한 신경망 구조를 탐색하고 식별합니다. 이 자동화된 접근 방식은 특히 물체 감지 및 이미지 인식과 같은 영역에서 성능, 속도, 효율성을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
NAS의 핵심 아이디어는 신경망 아키텍처 엔지니어링 프로세스를 자동화하는 것입니다. 여기에는 일반적으로 가능한 네트워크 아키텍처의 검색 공간을 정의하고, 이 공간을 탐색하기 위한 전략을 설정하고, 각 아키텍처의 성능을 평가하는 작업이 포함됩니다. 이 반복적인 프로세스를 통해 NAS는 특정 작업에 매우 효과적인 아키텍처를 발견할 수 있으며, 종종 수동으로 설계된 네트워크보다 성능이 뛰어난 경우도 있습니다. 예를 들어, Ultralytics YOLO 에 통합된 YOLO-NAS 는 NAS가 어떻게 속도와 정확성이 향상된 최첨단 객체 감지 모델로 이어질 수 있는지를 보여줍니다.
NAS는 AI 모델 개발에 있어 몇 가지 장점을 제공합니다. 첫째, 효과적인 신경망을 설계하는 데 필요한 수작업과 전문 지식을 크게 줄여줍니다. NAS는 아키텍처 검색을 자동화함으로써 개발 프로세스를 가속화하고 연구자와 실무자가 데이터 수집 및 전처리와 같은 머신 러닝 프로젝트의 다른 중요한 측면에 집중할 수 있게 해줍니다. 둘째, NAS는 사람이 직관적으로 설계할 수 없는 새롭고 효율적인 아키텍처를 발견하여 성능 향상으로 이어질 수 있습니다. 이러한 최적화된 아키텍처는 특히 엣지 컴퓨팅 애플리케이션과 같이 리소스가 제한된 장치에서 실시간 처리 또는 배포가 필요한 작업에 유용합니다.
NAS는 Deci AI 의 YOLO-NAS 와 같은 고급 객체 감지 모델을 만드는 데 중요한 역할을 했습니다. YOLO-NAS는 신경 구조 검색을 사용하여 이전 YOLO 모델에서 발견된 한계를 극복합니다. 양자화 친화적인 블록과 정교한 훈련 기법을 통합하여 더 적은 컴퓨팅 리소스를 요구하면서도 높은 정확도를 달성합니다. 따라서 자율 주행 기술 및 농업용 AI 솔루션과 같은 애플리케이션에서 실시간 물체 감지에 매우 적합합니다.
의료 영상 분석에서 NAS는 종양 탐지 및 장기 분할과 같은 작업을 위한 특수 신경망 아키텍처를 설계하는 데 도움이 됩니다. NAS를 통한 네트워크 설계의 자동화는 더 빠르고 정확한 진단 도구로 이어져 의료 전문가가 환자 치료 결과를 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
NAS는 특히 신경망 설계 자동화에 중점을 두지만, 머신 러닝 파이프라인의 다양한 단계를 자동화하는 것을 목표로 하는 보다 광범위한 분야인 자동화된 머신 러닝(AutoML)과 밀접한 관련이 있습니다. AutoML에는 NAS뿐만 아니라 자동화된 기능 엔지니어링 및 하이퍼파라미터 튜닝과 같은 다른 기술도 포함됩니다. 미리 정의된 아키텍처의 파라미터를 최적화하는 하이퍼파라미터 튜닝과 달리, NAS는 아키텍처 자체를 최적화합니다.
이러한 장점에도 불구하고 NAS는 도전 과제에 직면해 있습니다. 검색 프로세스는 컴퓨팅 집약적이어서 상당한 리소스와 시간이 필요할 수 있습니다. 또한, NAS에서 찾은 아키텍처는 수동으로 설계된 네트워크에 비해 해석이 어려울 수 있어 성능의 원인을 파악하기가 더 어려울 수 있습니다. 하지만 알고리즘과 컴퓨팅 성능에 대한 지속적인 연구와 발전으로 이러한 문제들이 지속적으로 해결되고 있으며, 이에 따라 NAS는 AI 분야에서 점점 더 가치 있는 도구가 되고 있습니다.
