AI 머신러닝·딥러닝 모델 학습에서의 과적합(Over fitting) 현상과 대응 방안

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안녕하세요 여러분 씨이랩입니다:) 보통 어떠한 역할과 상황에 딱! 맞는다는 의미로 'FIT'하다!라는 표현, 많이 들어보셨죠? 해당 표현처럼 AI 인공지능 역시 적합한 데이터를 통해 AI 모델을 학습하고 훈련시키는데요. 다만,🤚 데이터가 너무 지나치게 최적화돼도 모델의 성능은 떨어질 수 있는데요. 오늘은 합성데이터과 AI 모델 학습에서 흔히 일어나는 '과적합'(OverFitting)현상에 대해 알아보며, AI에게는 어떤 데이터가 적합한지 살펴보는 시간을 가져볼게요! 🙌

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AI에서의 과적합(Overfitting) 현상, 무엇일까요?

이미지 출처: F-Lab

 

 

오늘날 인간의 지능만큼 똑똑한 인공지능 모델은 보통 자신의 예측과 학습 데이터의 정답 간의 오차를 줄이는 방식으로 학습을 진행하고 있어요. 하지만 때때로 모델의 성능이 너무 뛰어난 나머지 자신의 예측을 학습 데이터의 정답에 맞춰버리기도 하는데요. 이는 앞으로 들어올(INPUT) 데이터의 경향을 무시하고 학습 데이터의 경향에만 집중하기 때문에 앞으로 들어올 데이터의 예측 성능은 굉장히 낮게 나올 수밖에 없어요.🔻 이런 현상을 과적합(Overfitting)이라고 해요.

즉, 과적합(Overfitting) 현상이란 모델이 학습 데이터에 지나치게 최적화되어, 새로운 데이터에 대해 일반화 능력이 떨어지는 상태를 가리키는데요. 이는 모델이 학습 데이터의 특정 패턴이나 노이즈까지 학습해버려, 실제 세계의 복잡성을 반영하지 못하는 현상이 발생해요.

 

과적합은 AI 머신러닝 모델의 성능을 저하시키는 주요 문제 중 하나로, 모델이 학습 데이터에만 과도하게 의존하게 되어, 실제 상황에서의 예측력과 판단력이 떨어지게 돼요.

 

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과적합 현상이 일어나는 주요 원인 4가지

 

이미지 출처: F-Lab

 

 

1️⃣모델의 복잡성: 모델의 파라미터 수가 많거나 심층 신경망을 사용할 경우, 모델은 주어진 훈련 데이터의 세부사항이나 노이즈까지 학습하게 되는데요. 이로 인해 훈련 데이터에서는 높은 성능을 보일 수 있지만, 새로운 데이터에 대해서는 일반화 성능이 떨어지게 돼요.

2️⃣데이터 다양성 부족: 반대로 훈련 데이터가 부족할 경우에도 모델은 제한된 데이터에 지나치게 맞춰지는 경향이 있는데요. 기본적으로 모델은 데이터의 패턴을 학습해야 하는데, 작은 데이터 셋에서는 특정한 예시나 노이즈를 학습하게 되어 테스트 데이터에 대한 일반화 성능을 상실하게 돼요.

 

3️⃣훈련 데이터의 노이즈: 훈련 데이터에 존재하는 노이즈나 비정상적인 데이터 포인트가 모델에 과도한 영향을 줄 수도 있는데요. 이러한 데이터에 모델이 적응하게 되면, 신뢰할 수 있는 예측이 어려워지고, 새로운 데이터에서는 잘못된 예측을 하게 되기도 해요.

 

4️⃣모델 복잡성: 정규화 기법(정규화, 드롭아웃...)을 제대로 적용하지 않거나, 정규화 강도가 너무 약할 경우, 모델이 훈련 데이터에 적합해지면서 과적합이 발생할 수 있어요. 정규화는 모델이 데이터의 노이즈나 불필요한 세부 사항을 덜 학습하도록 도와줘요.

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따라서 우리는 모델의 간소화나 더 많은 데이터 수집, 데이터 정규화 기법 등을 통해, 학습 데이터의 노이즈에 덜 민감하게 만들고, 중요한 패턴에 집중하도록 유도해야 돼요.

 

*드롭아웃(DropOut)이란? 드롭아웃은 학습 과정에서 신경망의 일부를 사용하지 않는 방법으로, 학습 시 인공 신경망이 특정 뉴런 또는 특정 조합에 너무 의존적이게 되는 것을 방지해 주고, 서로 다른 신경망들을 앙상블 하여 사용하는 것과 같은 효과를 줍니다.

 

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과적합 현상을 해결하기 위한 대안, ' 합성데이터 '

 

일반적으로 과적합 현상을 방지하기 위해 가장 효과적인 방법 중 하나는 다양한 데이터 셋을 확보함으로써 AI 모델이 학습할 수 있는 다양한 경쟁과 조건을 포함하는 것이에요. 하지만 실제로 많은 고품질 데이터를 수집하는 것은 ⌛시간과 💸비용 측면에서 매우 어려운데요. 이 문제를 해결하기 위해 있어 '합성 데이터'의 중요성이 점차 증가하고 있어요.

합성 데이터는 실제 데이터를 사용하지 않고, 가상 환경에서 생성돼요. 이를 통해 다양한 조건을 설정하고, 실제로 수집하기 어려운 데이터를 추가할 수 있는데요. 이러한 AI 모델은 다양한 상황에서 일반화된 성능을 지원할 수 있답니다 :) 😀

 

씨이랩의 합성 데이터 생성 솔루션 X-GEN 또한 다양한 데이터 생성을 도와주어, AI 과적합 현상(Overfitting)을 방지해 줘요. 아래에서 조금 더 자세한 기능과 특징을 살펴볼까요?

 

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X-GEN 합성 데이터 생성으로 고품질 모델 확보

 

🟣 다양한 조건의 데이터 생성

X-GEN[엑스젠]은 다양한 환경과 조건에서 데이터를 생성할 수 있는 기능을 제공해요. 자율주행차의 학습 데이터를 예로 들자면, 차선 분리, 소수의 좁은 길, 날씨 환경(비, 눈, 낮과 밤, 그림자)과 같은 다양한 상황을 생성하여 데이터를 생성할 수 있습니다. 이는 실제 데이터를 사용할 때보다, 압도적으로 많은 데이터를 수집할 수 있기 때문에 모델이 보다 전반적으로 학습을 통해 과적합을 방지하는 데 도움이 돼요.

🟣 자동 레이블링(라벨링) 기능

X-GEN[엑스젠]은 데이터를 생성할 때 자동으로 라벨링 기능을 제공합니다. 앞서 고품질 데이터 수집에 있어 어려웠던 시간과 비용 측면의 부담이 덜어지기 때문에, 데이터의 품질 또한 자동적으로 높아지는데요. 자동 라벨링은 인간이 하루에 라벨링 하는 과정에서 수 발생하는 오류를 밝히고, 확신하고 있는 데이터 셋을 제공해요. 이는 AI 모델이 이동하는 과정에서 점점 더 작아지는 것을 방지하기 위해 과적합을 방지해요​.

 

🟣 고품질 합성 변수 생성

X-GEN[엑스젠]에서 생성하는 합성 데이터는 실제 데이터에 반대되는 문제가 있고, 공유 정보가 포함되지 않기 때문에 데이터 보호와 관련된 항목을 준수할 수 있어요. 이로 인해 수집 문제 과정에서 발생하는 수 있는 사실을 즉시 확인할 수 있으며, 다양한 섹션에서 안전성을 확보하고 데이터를 제공하여 AI 모델의 학습을 지원하게 돼요.

 

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AI 모델 학습의 골칫덩이, 과적합 현상
X-GEN을 통해 고품질 AI 모델의 성능 향상

 

▲ 이미지 클릭 시 XGEN 페이지 이동 ▲

 

머신러닝/딥러닝 모델에서 과적합(Overfitting)문제는 현재 AI 모델 학습에 골칫덩이 이슈로 자리 잡고 있는데요. 따라서 기업에서는 과적합을 효과적으로 관리하는 것이 중요하답니다 :) 그런 의미에서 합성 데이터는 많은 데이터 셋 생성과 동시에 고품질 데이터 출력이 가능하여 AI 모델 성능을 높여주는 데도 적절한 대안이 될 수 있죠. ✨

 

씨이랩의 X-GEN 또한 다양하고 독창적인 데이터를 빠르게 생성하여 모델의 과적합을 방지하고 일반화된 학습을 지원하는데요. 다양한 기능을 통해 AI 모델의 실제 환경에서도 도움을 주는 합성 데이터 생성 솔루션 XGEN을 통해 기업에 맞춤화된 모델을 구축해 보세요 :) 😉😜

 

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