원샷 러닝은 머신러닝 접근 방식의 일종으로, 매우 제한된 양의 레이블링된 데이터 (대개 클래스당 하나의 예제에 불과함) 에서 객체 또는 패턴을 인식하도록 모델을 학습합니다.높은 정확도를 달성하기 위해 대규모 데이터 세트가 필요한 기존의 기계 학습 방법과 달리 원샷 학습은 최소 데이터에서 일반화하는 것을 목표로 하므로 레이블이 지정된 대규모 데이터 세트를 획득하는 것이 어렵거나 비용이 많이 드는 시나리오에서 특히 유용합니다.원샷 러닝의 의미는 데이터 부족이 일반적인 문제인 안면 인식, 물체 분류, 의료 진단과 같은 응용 분야에서 매우 중요합니다.
기존 머신 러닝에서 모델은 일반적으로 서로 다른 클래스를 정확하게 학습하고 구별하기 위해 대량의 레이블이 지정된 데이터를 필요로 합니다.그러나 많은 실제 시나리오에서 이렇게 광범위한 레이블 지정 데이터를 얻는 것은 비현실적입니다.원샷 학습은 모델이 메트릭 학습, 전이 학습과 같은 기법이나 샴 네트워크와 같은 특수 아키텍처의 사용을 활용하여 각 클래스의 한 가지 또는 몇 가지 예제에서만 학습할 수 있도록 하여 이 문제를 해결합니다.
원샷 학습의 가장 일반적인 접근 방식 중 하나는 모델이 서로 다른 데이터 포인트 간의 유사성을 측정하는 방법을 학습하는 메트릭 학습입니다.이 접근 방식에서는 모델이 객체를 직접 분류하지 않고 알려진 단일 예제 (또는 일부 예제 집합) 와 비교하고 알려진 예제와의 유사성을 기반으로 새 객체가 동일한 클래스에 속하는지 여부를 결정합니다.이 접근법은 모델이 새 이미지를 데이터베이스의 단일 참조 이미지와 비교하여 사람을 식별할 수 있는 얼굴 인식에 특히 유용합니다.
원샷 학습에 널리 사용되는 또 다른 아키텍처인 샴 네트워크는 동일한 가중치와 파라미터를 공유하는 둘 이상의 동일한 신경망으로 구성됩니다.이러한 네트워크는 두 입력값을 처리하고 출력 벡터를 생성한 다음, 출력 벡터를 비교하여 입력값 간의 유사성을 확인합니다.유사도가 높으면 입력값이 동일한 클래스에 속하는 것으로 간주됩니다.
원샷 학습은 대규모 데이터 세트에서 사전 학습된 모델을 원샷 예제로 미세 조정하여 새로운 작업에 적응하는 전이 학습과 결합할 때 특히 강력할 수 있습니다.이를 통해 모델은 관련 작업의 지식을 활용하여 최소한의 데이터로 새 작업의 성능을 개선할 수 있습니다.
원샷 러닝은 데이터가 부족한 경우에도 효과적인 머신 러닝 모델을 구축할 수 있어 레이블이 지정된 광범위한 데이터 세트의 필요성과 관련 비용을 줄일 수 있기 때문에 기업에 중요합니다.이 기능은 데이터 수집이 어렵거나 비용이 많이 들거나 시간이 많이 걸리는 산업에서 특히 유용합니다.
제조 분야에서는 결함이나 이상이 거의 발생하지 않는 품질 관리 프로세스에 원샷 학습을 적용할 수 있습니다.원샷 학습으로 학습한 모델은 최소한의 교육 데이터로도 새로운 유형의 결함을 식별하도록 빠르게 조정할 수 있으므로 고품질 생산 표준을 유지하는 데 도움이 됩니다.
또한 소매업에서는 재고 관리 시스템의 제품 인식에 원샷 학습을 사용할 수 있습니다.시스템이 단 하나의 이미지로 신제품을 인식할 수 있도록 함으로써 기업은 재고 프로세스를 간소화하고 데이터 수집과 관련된 시간과 비용을 줄일 수 있습니다.
요약하면, 원샷 학습의 의미는 모델이 매우 적은 양의 데이터 (종종 클래스당 하나의 예시만) 로부터 학습하고 일반화할 수 있는 능력을 의미합니다.기업의 경우 데이터가 제한된 상황에서 효과적인 기계 학습 솔루션을 개발하여 다양한 산업 전반에서 비용을 절감하고 효율성을 개선하며 의사 결정을 향상시키려면 원샷 러닝이 매우 중요합니다.
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