제로 샷 학습: 모델이 보이지 않는 데이터를 분류하여 객체 감지, NLP 등을 혁신하는 최첨단 AI 접근 방식에 대해 알아보세요.
제로 샷 학습은 머신 러닝의 획기적인 접근 방식으로, 모델이 학습 중에 한 번도 접해보지 못한 사물이나 개념을 인식하고 분류할 수 있게 해줍니다. 각 클래스에 대해 레이블이 지정된 예제에 의존하는 기존의 지도 학습과 달리 제로 샷 학습은 사전 지식과 설명을 활용하여 보이지 않는 카테고리로 일반화합니다. 이 기능은 가능한 모든 클래스에 대해 레이블이 지정된 데이터를 확보하는 것이 비현실적이거나 불가능한 시나리오에서 특히 유용합니다.
제로 샷 학습의 핵심은 알려진 클래스와 알려지지 않은 클래스 간의 공유된 설명적 속성 또는 의미 관계에 대한 아이디어에 의존합니다. 모델은 보이는 클래스의 레이블이 지정된 예제 데이터 세트로 학습되며, 각 클래스에 대한 텍스트 설명이나 속성의 형태로 보조 정보도 제공됩니다. 추론 중에 보이지 않는 클래스의 인스턴스가 제시되면 모델은 학습된 관계와 새로운 클래스에 대한 제공된 설명을 사용하여 예측을 수행합니다. 이 과정을 통해 학습 중에 명시적으로 가르친 클래스를 넘어서는 효과적인 일반화가 가능합니다.
제로 샷 학습의 중요성은 실제 문제의 오픈 월드 특성을 처리할 수 있다는 데 있습니다. 특히 데이터가 부족하거나 빠르게 진화하는 분야에 적합합니다. 주요 적용 분야는 다음과 같습니다:
제로 샷 학습은 훈련 예제 없이 클래스를 인식하는 것을 다루지만, 관련 개념인 소수 샷 학습 과 원샷 학습은 데이터가 제한된 시나리오를 다룹니다. 소수 샷 학습은 클래스당 몇 개의 예제만으로 일반화하는 것을 목표로 하고, 원샷 학습은 클래스당 단 하나의 예제로부터 학습하는 것을 목표로 합니다. 이러한 접근 방식은 제로 샷 학습보다는 덜 극단적이지만 여전히 데이터 효율성에 중점을 둡니다. 각 클래스에 대해 수많은 레이블이 지정된 예제가 필요한 지도 학습과 달리, 제로 샷 학습 및 관련 패러다임은 데이터가 부족한 환경에서 학습 및 일반화를 위한 솔루션을 제공하여 AI 모델을 보다 적응력 있고 광범위하게 적용할 수 있게 해줍니다.
제로샷 학습은 모델이 보이지 않는 클래스까지 추론할 수 있게 함으로써 새로운 데이터 세트와 진화하는 데이터 세트가 특징인 실제 문제를 해결할 수 있는 AI의 잠재력을 크게 확장하여 인공지능이 달성할 수 있는 한계를 넓혀줍니다.
