준감독형 데이터 라벨링의 고급 기법

인공 지능 (AI) 산업에서 레이블이 지정된 데이터는 귀중한 상품입니다.AI 모델을 학습하는 가장 일반적인 접근 방식인 지도 학습은 레이블이 지정된 대량의 데이터에 크게 의존합니다.그러나 이러한 데이터를 얻으려면 시간과 비용이 많이 들 수 있으며 종종 해당 분야에 대한 전문 지식이 필요합니다.준지도학습 (SSL) 기법은 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터를 모두 활용하여 모델 성능을 향상시킴으로써 이러한 문제를 해결할 수 있는 유망한 솔루션을 제공합니다.셀프 트레이닝, 공동 학습, 멀티뷰 학습과 같은 전략에 초점을 맞춰 준지도 데이터 레이블링의 몇 가지 최첨단 방법을 살펴보겠습니다.

백그라운드

고급 기법을 살펴보기 전에 준지도 학습의 기본 사항을 간단히 살펴보겠습니다.SSL은 레이블이 지정된 소량의 데이터와 레이블이 지정되지 않은 대량의 데이터를 결합하여 모델을 학습시키는 머신 러닝 패러다임입니다.SSL의 기본 개념은 레이블이 지정되지 않은 데이터의 기본 구조와 패턴을 활용하여 모델의 일반화 기능을 향상시키는 것입니다.

SSL 알고리즘은 일반적으로 2단계 프로세스를 따릅니다.

1. 레이블이 지정된 데이터를 기반으로 모델을 훈련시켜 초기 예측을 구합니다.
2. 레이블이 지정되지 않은 데이터에 대한 모델의 예측을 사용하여 유사 레이블을 생성하고 모델을 반복적으로 재훈련합니다.

이 프로세스를 통해 모델은 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터 모두에서 학습하여 성능을 개선할 수 있습니다.

셀프 트레이닝

셀프 트레이닝은 가장 간단하고 널리 사용되는 SSL 기법 중 하나입니다.기본 아이디어는 레이블이 지정된 데이터를 기반으로 모델을 학습시킨 다음 레이블이 지정되지 않은 데이터에 대한 예측을 사용하여 유사 레이블을 생성하는 것입니다.그런 다음 유사 레이블이 지정된 데이터를 레이블이 지정된 원본 데이터와 결합하여 모델을 반복적으로 재훈련합니다.

예를 들어, 부드러운 올름 (감독형 미세 조정 대형 언어 모델) 을 사용하여 도메인별 데이터로 대규모 언어 모델을 미세 조정하여 자체 학습 기법의 성능을 향상시킬 수 있습니다.이 접근 방식은 자연어 이해가 필요한 작업에 유용하다는 것이 입증되었습니다. 이를 통해 모델이 특수 언어 패턴에 더 효과적으로 적응하고 예측 정확도를 개선할 수 있습니다.

셀프 트레이닝 알고리즘은 다음과 같이 요약할 수 있습니다.

1. 레이블이 지정된 데이터를 기반으로 기본 모델을 학습시킵니다.
2. 기본 모델을 사용하여 레이블이 지정되지 않은 데이터의 레이블을 예측합니다.
3. 가장 신뢰할 수 있는 예측을 유사 레이블로 선택합니다.
4. 유사 레이블이 지정된 데이터를 레이블이 지정된 원본 데이터와 결합합니다.
5. 결합된 데이터셋에서 모델을 재훈련합니다.
6. 수렴 또는 지정된 반복 횟수가 될 때까지 2~5단계를 반복합니다.

셀프 트레이닝의 주요 과제 중 하나는 신뢰할 수 있는 유사 라벨을 선택하는 것입니다.이 문제를 해결하기 위해 신뢰도 임계값 설정, 앙상블 방법 사용, 몬테카를로 드롭아웃과 같은 불확실성 추정 기법 통합 등 다양한 전략이 제안되었습니다.

셀프 트레이닝의 최근 발전은 다음과 같습니다.

• 시끄러운 학생 교육: 이 접근 방식은 유사 레이블링 단계에서 입력 데이터 및 모델에 노이즈를 추가하여 자체 학습을 확장합니다.노이즈는 모델이 더 강력한 특징을 학습하고 일반화를 개선하는 데 도움이 됩니다.
• 픽스매치: FixMatch는 일관성 정규화와 유사 라벨링을 결합합니다.레이블이 지정되지 않은 데이터에 강력한 증대를 적용하고 동일한 입력의 약하게 증대된 버전과 강력하게 증대된 버전에 대한 모델 예측 간의 일관성을 유지합니다.

공동 교육

공동 학습은 데이터의 여러 뷰 또는 표현을 활용하는 또 다른 인기 있는 SSL 기법입니다.아이디어는 서로 다른 기능 세트 또는 양식으로 둘 이상의 모델을 학습시키고 레이블이 지정되지 않은 데이터에 대해 유사 레이블을 제공하여 모델이 서로 학습하도록 하는 것입니다.

공동 학습 알고리즘은 다음과 같이 작동합니다.

1. 레이블이 지정된 데이터를 서로 다른 기능 세트 또는 양식에 따라 둘 이상의 뷰로 분할합니다.
2. 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 각 뷰에서 개별 모델을 학습시킵니다.
3. 각 모델을 사용하여 레이블이 지정되지 않은 데이터의 레이블을 예측합니다.
4. 각 모형에서 가장 신뢰도가 높은 예측을 다른 모형의 유사 레이블로 선택합니다.
5. 레이블이 지정된 데이터와 가상 레이블이 지정된 데이터를 결합하여 모델을 재훈련합니다.
6. 수렴 또는 지정된 반복 횟수가 될 때까지 3-5단계를 반복합니다.

공동 학습에서는 클래스 레이블이 주어지면 서로 다른 뷰가 조건부로 독립적이며 각 뷰가 대상 개념을 학습하기에 충분하다고 가정합니다.이러한 가정이 항상 실제로 적용되는 것은 아니지만, 공동 교육은 자연어 처리 및 컴퓨터 비전과 같은 다양한 영역에서 여전히 성공적으로 적용되고 있습니다.

공동 교육의 최근 발전은 다음과 같습니다.

• 멀티뷰 공동 교육: 이 접근 방식은 공동 교육을 확장하여 세 가지 이상의 뷰를 처리합니다.다양한 뷰 조합으로 여러 모델을 학습시키고 그 합의를 활용하여 유사 라벨을 생성합니다.
• 딥러닝을 통한 공동 교육: 공동 학습은 심층 신경망과 함께 작동하도록 조정되었습니다.딥 코트레이닝은 사전 정의된 특징 세트를 사용하는 대신 다양한 네트워크 아키텍처나 무작위 초기화를 사용하여 데이터의 다중 표현을 학습합니다.

멀티뷰 러닝

멀티뷰 학습은 공동 학습과 같은 기술을 포괄하는 광범위한 프레임워크로, 데이터의 다중 뷰에서 제공되는 보완 정보를 활용하는 것을 목표로 합니다.공동 교육 외에도 다른 멀티뷰 학습 접근 방식에는 다음이 포함됩니다.

• 멀티뷰 대조적 학습: 이 접근 방식은 동일한 인스턴스의 여러 뷰 간의 합의를 최대화하고 서로 다른 인스턴스 간의 일치를 최소화하여 공유 표현 공간을 학습합니다.그러면 학습한 표현을 분류나 클러스터링과 같은 다운스트림 작업에 사용할 수 있습니다.
• 멀티뷰 오토인코더: 이 기법은 오토인코더 아키텍처를 사용하여 여러 뷰에서 공통적인 잠재 표현을 학습합니다.오토인코더는 공유 잠재 공간에서 각 뷰를 재구성하여 데이터의 기본 구조를 캡처하도록 훈련됩니다.
• 멀티뷰 그래프 학습: 이 접근 방식은 데이터를 그래프로 나타냅니다. 여기서 노드는 인스턴스에 대응하고 간선은 뷰 간의 유사성을 나타냅니다.그런 다음 레이블 전파 또는 그래프 컨볼루션 네트워크와 같은 그래프 기반 SSL 기술을 적용하여 멀티뷰 정보를 활용할 수 있습니다.

멀티뷰 러닝은 이미지 및 비디오 분석, 생물정보학, 추천 시스템 등 다양한 영역에 성공적으로 적용되었습니다.

당면 과제 및 향후 방향

준감독식 데이터 라벨링의 진전에도 불구하고 몇 가지 과제가 남아 있습니다.

• 확장성: SSL 기법에는 반복적인 학습이 필요한 경우가 많으며 특히 대규모 데이터 세트를 처리할 때 계산 비용이 많이 들 수 있습니다.보다 효율적인 알고리즘을 개발하고 분산된 컴퓨팅 리소스를 활용하는 것은 향후 연구의 중요한 방향입니다.
• 견고성: SSL 메서드는 레이블이 지정되지 않은 데이터의 품질과 잡음이 있거나 오해의 소지가 있는 예제의 존재 여부에 민감할 수 있습니다.잡음이 있는 데이터와 이상값을 처리하는 기법은 실제 응용 분야에서 매우 중요합니다.
• 도메인 적응: 새 도메인이나 작업에 SSL 기술을 적용하려면 세심한 조정과 조정이 필요한 경우가 많습니다.사전 학습된 모델을 효과적으로 활용하고 새로운 환경에 적용할 수 있는 전이 학습 및 영역 적응 전략은 중요한 연구 분야입니다.
• 해석 가능성: SSL 방법이 복잡해짐에 따라 의사 결정 프로세스를 이해하고 예측을 설명하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다.해석 가능한 SSL 모델 및 시각화 기술을 개발하는 것은 신뢰를 구축하고 실제 응용 프로그램에 이러한 방법을 쉽게 배포하는 데 매우 중요합니다.

자연어 처리에서의 준지도 학습

자연어 처리 (NLP) 는 텍스트 분류, 명명된 개체 인식, 감정 분석과 같은 작업을 위해 레이블이 지정된 대량의 데이터에 크게 의존하는 분야입니다.그러나 NLP에서 레이블이 지정된 데이터를 얻는 것은 사용 가능한 텍스트 데이터의 양이 방대하고 도메인별 전문 지식이 필요하기 때문에 특히 어려울 수 있습니다.준지도 학습 기법은 이러한 문제를 해결하는 데 있어 유망한 결과를 보여주었습니다.

대표적인 예 중 하나는 반지도 학습을 위해 BERT (트랜스포머의 양방향 인코더 표현) 와 같은 언어 모델을 사용하는 것입니다.이러한 모델은 마스킹 언어 모델링과 같은 자체 지도 목표를 사용하여 레이블이 지정되지 않은 대량의 텍스트 데이터를 대상으로 사전 학습됩니다.그런 다음 사전 학습된 모델을 특정 NLP 작업에 맞게 레이블이 지정된 소규모 데이터 세트에서 미세 조정하여 최첨단 성능을 달성할 수 있습니다.

NLP의 다른 SSL 기술에는 다음이 포함됩니다.

• 준감독형 시퀀스 라벨링: 이 접근 방식은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 활용하여 자체 학습 또는 공동 학습과 같은 기술을 사용하여 명명된 개체 인식 또는 품사 태깅과 같은 서열 레이블링 작업의 성능을 개선합니다.
• 준감독형 텍스트 분류: 자체 학습, 공동 학습, 멀티뷰 학습과 같은 SSL 방법이 감정 분석 또는 주제 분류와 같은 텍스트 분류 작업에 성공적으로 적용되어 레이블이 지정된 데이터의 필요성을 줄였습니다.

컴퓨터 비전의 준지도 학습

컴퓨터 비전은 준지도 학습이 상당한 가능성을 보여준 또 다른 분야입니다.딥 러닝이 등장하면서 레이블이 지정된 대규모 이미지 데이터 세트에 대한 필요성이 점점 더 분명해지고 있습니다.하지만 이미지에 주석 달기 시간이 많이 걸리고 노동 집약적인 프로세스이므로 준지도 학습은 매력적인 접근 방식입니다.

컴퓨터 비전에서 주목할 만한 몇 가지 SSL 기술은 다음과 같습니다.

• 준감독형 물체 감지: Faster R-CNN 또는 YOLO와 같은 객체 감지 모델은 레이블이 지정되지 않은 이미지를 활용하도록 SSL 기술을 사용하여 학습할 수 있습니다.제한된 레이블링 데이터로 물체 감지 성능을 개선하기 위해 셀프 트레이닝, 공동 학습, 일관성 정규화와 같은 접근 방식이 사용되었습니다.
• 준지도형 시맨틱 세그멘테이션: 시맨틱 분할은 이미지의 각 픽셀에 클래스 레이블을 할당하는 것을 목표로 합니다.자체 학습, 공동 학습, 적대적 학습과 같은 SSL 기법을 사용하여 레이블이 지정되지 않은 이미지를 학습 프로세스에 통합하고 세분화 정확도를 개선했습니다.
• 준감독형 이미지 분류: 전체 이미지에 클래스 레이블을 할당하는 것을 목표로 하는 이미지 분류 작업을 위해 SSL 메서드가 광범위하게 연구되었습니다.셀프 트레이닝, 공동 학습, 유사 라벨링과 같은 기법을 사용하여 레이블이 지정되지 않은 이미지를 활용하고 분류 성능을 개선했습니다.

준지도 학습을 위한 평가 지표

레이블이 지정되지 않은 데이터가 존재하기 때문에 준지도 학습 모델의 성능을 평가하는 것은 어려울 수 있습니다.정확도, 정밀도, 재현율, F1-점수 등 지도 학습에 사용되는 기존 평가 지표를 데이터의 레이블이 지정된 부분에 적용할 수 있습니다.그러나 유사 레이블의 품질과 레이블이 지정되지 않은 데이터에 대한 모델의 성능을 평가하려면 추가 지표가 필요합니다.

SSL에 일반적으로 사용되는 몇 가지 평가 지표는 다음과 같습니다.

• 트랜스듀티브 정확도: 이 메트릭은 SSL 학습 프로세스 후 레이블이 지정되지 않은 데이터에 대한 모델의 성능을 측정합니다.이는 모델이 보이지 않는 새로운 데이터로 얼마나 잘 일반화될 수 있는지를 나타냅니다.
• 유사 라벨 정확도: 이 지표는 SSL 모델에서 생성된 유사 라벨의 품질을 평가합니다.가상 레이블을 실제 레이블 (사용 가능한 경우) 또는 사람이 주석자로 지정한 레이블과 비교합니다.
• 라벨 효율성: 이 지표는 특정 수준의 성능을 달성하는 데 필요한 레이블링된 데이터의 양이 완전히 감독된 접근 방식에 비해 감소했음을 수치화합니다.주석 부담을 줄이는 데 있어 SSL의 효과를 평가하는 데 도움이 됩니다.

준지도 학습을 위한 툴킷 및 라이브러리

준지도 학습 기법의 구현과 실험을 용이하게 하기 위해 여러 툴킷과 라이브러리가 개발되었습니다.인기 있는 몇 가지 선택은 다음과 같습니다.

• 텐서플로우 SSL: 널리 사용되는 딥 러닝 프레임워크인 TensorFlow는 SSL 알고리즘 및 유틸리티 컬렉션을 제공하는 TensorFlow SSL이라는 라이브러리를 제공합니다.여기에는 셀프 트레이닝, 공동 학습, 일관성 정규화와 같은 기법의 구현이 포함됩니다.
• 파이토치 라이트닝 볼트: 파이토치를 위한 고급 프레임워크인 파이토치 라이트닝은 다양한 SSL 기법의 구현을 포함하는 Bolts라는 라이브러리를 제공합니다.다양한 작업과 데이터세트에 SSL 메서드를 적용할 수 있는 간소화된 인터페이스를 제공합니다.
• 사이킷-런: scikit-learn은 파이썬에서 널리 사용되는 기계 학습 라이브러리이며 레이블 전파 및 레이블 스프레딩과 같은 여러 SSL 알고리즘을 포함합니다.이러한 알고리즘은 기존 scikit-learn 워크플로에 쉽게 통합될 수 있습니다.
• 앨런 NLP: AllenNLP는 파이토치를 기반으로 구축된 오픈 소스 NLP 라이브러리입니다.자체 교육 및 공동 학습과 같은 기술 구현을 포함하여 NLP 작업의 준지도 학습을 위한 프레임워크를 제공합니다.

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준지도 학습 기법은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 활용하여 AI 모델의 성능을 개선할 수 있는 엄청난 잠재력을 제공합니다.그러나 이러한 기술을 효과적으로 구현하려면 고급 알고리즘뿐만 아니라 학습 프로세스를 안내하는 고품질 레이블 데이터도 필요합니다.

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• 테스트 및 평가: 위험과 운영 안전을 지속적으로 평가하여 AI 모델의 무결성을 유지합니다.
• 텍스트 분류: 콘텐츠를 기반으로 텍스트를 미리 정의된 클래스로 분류합니다.
• 감정 분석: 텍스트 데이터에 표현된 감정을 결정합니다.
• 시맨틱 세그멘테이션: 이미지 내의 물체, 특징 또는 영역을 식별하고 구분합니다.
• 이미지 분류: 이미지를 미리 정의된 클래스로 분류하거나 다양한 상황에 적합/부적합한 것으로 분류합니다.

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