머신러닝 분야의 임베딩(Embedding)에 대한 상세한 가이드

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PyTorch discuss: 머신러닝 분야의 임베딩에 대한 상세한 가이드 (The Full Guide to Embeddings in Machine Learning)

고품질 학습 데이터의 중요성

• 임베딩의 유형: 이미지 임베딩, 워드 임베딩, 그래프 임베딩
• 임베딩 활용 분야: 데이터 품질 개선, 수동 라벨링 감소, 연산량 감소, 성능 향상
• 임베딩 사용 시 이점: 풍부한 데이터셋 생성, 편향 감소, 모델 성능 향상

AI 임베딩을 사용한 고품질 학습 데이터 생성

• 데이터 준비
• 임베딩: PCA&SVD, 오토인코더, Word2Vec, GloVe, BERT, t-SNE, UMAP

임베딩 활용을 보여주는 사례 연구

• AI 임베딩 활용의 모범 사례

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고품질 학습 데이터의 중요성 / Importance of High-Quality Training Data

머신러닝에서 고품질 학습 데이터가 중요한 이유는 머신러닝 모델의 정확성과 신뢰성에 직접적인 영향을 미치기 때문입니다. 모델이 패턴을 정확하게 학습하고 예측하려면 다양하고 정확하면서 편향(bias)되지 않은 대량의 데이터로 학습해야 합니다. 학습에 사용되는 데이터의 품질이 낮거나 부정확하고 편향된 데이터가 포함되어 있으면 정확도가 떨어지고 잠재적으로 예측 결과가 편향됩니다.

모델 학습에 사용되는 데이터셋의 품질은 ChatGPT 및 Google의 BERT와 같은 기초 모델을 포함해 모든 유형의 AI 모델에 적용됩니다. 워싱턴 포스트에서는 세계에서 가장 인기 있고 강력한 대규모 언어 모델(LLM)을 학습하는 데 사용되는 방대한 데이터셋을 자세히 살펴봤습니다. 특히 이 기사에서는 Google의 C4 데이터세트의 내용을 검토하면서 특히 LLM을 학습시킬 때 품질과 양이 똑같이 중요하다는 사실을 발견했습니다.

이미지 인식 작업에서 모델을 학습시키는 데 사용되는 학습 데이터에 부정확하거나 불완전한 레이블(label, 정답)이 있는 이미지가 포함되어 있으면 모델이 예측에서 유사한 이미지를 정확하게 인식하거나 분류하지 못할 수 있습니다.

동시에 학습 데이터가 특정 집단이나 인구 통계에 편향된 경우 모델이 이러한 편향을 학습하고 복제하여 특정 집단을 불공정하거나 차별적으로 대우할 수 있습니다. 예를 들어, 구글도 최근 Vision AI 모델이 인종차별적 결과를 생성하면서 편견의 함정에 빠졌습니다.

따라서 정확하고 편향되지 않은 머신러닝 모델을 만들기 위해서는 고품질의 학습 데이터를 사용하는 것이 중요합니다. 이를 위해서는 적절하고 다양한 데이터 소스를 선택하고, 학습에 사용하기 전에 데이터를 정리 및 전처리하고 레이블을 정확하게 지정해야 합니다.

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머신러닝 분야에서 임베딩이란 무엇인가요? / What is an Embedding in Machine Learning?

인공지능 분야에서 임베딩은 데이터 포인트들의 집합으로, 데이터 포인트들 간의 내포된 관계와 패턴을 보여주는 저차원 공간에 수학적으로 표현됩니다. 임베딩은 이미지, 텍스트 또는 오디오와 같은 복잡한 데이터 유형을 머신러닝 알고리즘이 쉽게 처리할 수 있는 방식으로 표현하기 위해 주로 사용됩니다.

임베딩은 전문가가 명시적으로 정의하는 것이 아니라, 모델이 대규모 데이터셋을 학습하며 알게 된다는 점에서 다른 머신 러닝 기법과 다릅니다. 이를 통해 모델은 사람이 식별하기 어렵거나 불가능한 데이터들 간의 복잡한 패턴과 관계를 학습할 수 있습니다.

학습이 완료되면 임베딩은 분류 모델이나 회귀 모델과 같은 다른 머신러닝 모델의 특징(feature)으로 사용할 수 있습니다. 이를 통해 모델은 입력 그 자체(raw input)가 아닌 (임베딩된 데이터를 사용하여) 데이터 간의 기본 패턴과 관계를 기반으로 예측이나 결정을 내릴 수 있습니다.

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임베딩의 유형 / Types of Embeddings

이미지 임베딩은 저차원 공간에서 이미지를 표현하는 데 사용됩니다. 이러한 임베딩은 색상 및 질감과 같은 이미지의 시각적 특징을 캡처하여 머신러닝 모델이 이미지 분류나 객체 감지와 같은 컴퓨터 비전 작업을 수행할 수 있도록 합니다.

임베딩은 저차원 공간에서 데이터의 본질을 표현함으로써 다른 방법으로는 명확하지 않을 수 있는 복잡한 패턴과 관계를 효율적으로 계산하고 발견할 수 있도록 합니다. 이러한 이점 덕분에 이후 설명할 다양한 AI 임베딩 활용 사례들에 적용할 수 있습니다.

워드 임베딩 / Word Embeddings

워드 임베딩은 단어를 저차원 공간에서 벡터로 표현하는 데 사용됩니다. 이러한 임베딩은 단어 간의 의미와 관계를 포착하여 머신러닝 모델이 자연어를 더 잘 이해하고 처리할 수 있도록 합니다.

그래프 임베딩 / Graph Embeddings

그래프 임베딩은 서로 연결된 노드들의 네트워크인 그래프를 저차원 공간에서 벡터로 표현하는 데 사용됩니다. 이러한 임베딩은 그래프에서 노드 간의 관계를 포착하여 머신러닝 모델이 노드 분류 및 링크 예측 작업을 수행할 수 있도록 합니다.

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임베딩의 활용 분야 / Applications of Embeddings

1. 데이터 품질 개선 / Improving Data Quality

AI 임베딩은 노이즈를 줄이고, 이상값(outlier)을 제거하며, 의미 관계를 포착하여 데이터 품질을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 데이터를 보다 구조화해야 하거나 누락된 값을 포함해야 하는 시나리오에서 특히 유용합니다. 예를 들어, 자연어 처리에서 단어 임베딩은 비슷한 의미를 가진 단어들을 서로 가깝게 표현하여 더 나은 의미 이해를 가능하게 하고, 다양한 언어 관련 작업의 정확성을 향상시킬 수 있습니다.

5 Ways to Improve The Quality of Labeled Data

2. 수동 데이터 라벨링의 필요성 감소 / Reducing the Need for Manual Data Labeling

AI 임베딩은 임베딩 표현을 기반으로 데이터에 자동으로 라벨을 지정할 수 있습니다. 이는 특히 대규모 데이터셋을 다룰 때 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.

3. 연산량 감소 / Reducing Computation

임베딩은 고차원 데이터를 저차원 공간에 표현하기 때문에 연산량을 줄이는 데 유용합니다. 예를 들어, 256 x 256 이미지를 처리할 때는 65,536픽셀을 처리해야 해서, 직접 사용하기에는 피쳐들이 많습니다. CNN을 사용하는 경우에는 (이미지) 정보를 포함하는 1000차원의 특징 벡터로 변환할 수 있습니다. 이렇게 압축을 하게되면 연산 요구량이 크게 - 여기에서는 약 65배 가량 - 줄어들면서도 필수적인 디테일을 희생하지 않고 효율적으로 이미지를 처리하고 분석할 수 있습니다.

4. 향상된 자연어 처리(NLP) / Enhancing Natual Language Processing (NLP)

워드 임베딩은 감정 분석, 번역, 챗봇 개발과 같은 NLP 애플리케이션에서 널리 사용됩니다. 단어를 벡터 형태로 표현하면 머신러닝 알고리즘이 단어들 간의 관계를 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

5. 추천 시스템 개선 / Improving Recommendation Systems

추천 시스템의 일종인 협업 필터링(CF)은 사용자 및 아이템 임베딩을 사용하여 개인화된 추천을 제공합니다. 사용자 및 항목 데이터를 벡터 공간에 임베딩하여 알고리즘이 유사한 아이템을 식별하고 사용자에게 추천할 수 있습니다.

6. 이미지 및 비디오 처리 향상 / Enhancing Image and Video Processing

객체 감지, 인식 및 분류에서 이미지 및 비디오 임베딩을 사용할 수 있습니다. 이미지와 비디오를 벡터 표현으로 매핑하면 머신러닝 알고리즘이 그 안에 있는 다양한 객체를 식별하고 분류하는 것이 더 쉬워집니다.

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데이터 생성 시 임베딩의 이점 / Benefits of Embeddings in Data Creation

1. 더 크고 다양한 데이터셋 생성 / Create a Larger and Diverse Dataset

임베딩은 데이터들 간의 패턴과 관계를 자동으로 식별함으로써 수동 라벨링으로 놓칠 수 있는 공백을 메우고 이상값을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 임베딩은 데이터 내에서 학습된 패턴과 관계를 활용하여 부족한 부분을 채우는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI 모델은 누락된 값에 대해 주변 데이터의 임베딩을 분석하여, 이에 입각한 추정 또는 예측을 할 수 있으므로 보다 완전하고 신뢰할 수 있는 데이터 분석이 가능합니다. 이는 학습을 위한 보다 포괄적이고 대표적인 데이터를 제공하여 머신러닝 모델의 정확도를 향상시키는데 도움이 됩니다.

2. 편향 감소 / Reduce Bias

학습 데이터에 AI 임베딩을 사용하면 데이터 간의 관계와 패턴을 보다 미묘하게 이해할 수 있어 편향성을 줄일 수 있으며, 잠재적인 편향성의 원인을 식별하고 완화할 수 있습니다. 이를 통해 머신러닝 모델이 공정하고 대표성 있는 데이터로 학습되어 보다 정확하고 편향되지 않은 예측측을 할 수 있습니다.

3. 모델 성능 개선 / Improve Model Performance

AI 임베딩은 다양한 머신러닝 작업에서 효율성 향상, 일반화 개선, 성능 향상 등 여러 가지 이점을 제공합니다. 임베딩을 사용하면 복잡한 패턴을 효율적으로 계산하고 발견할 수 있으며, 과적합(overfitting)을 줄이고, 데이터의 기본 구조를 파악하여 학습 시 보지 못했던 새로운 데이터에 대해 더 잘 일반화할 수 있습니다.

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임베딩의 미래 / Future Directions

앞으로 임베딩 기술과 도구가 더욱 정교해질 뿐만 아니라 이미지와 텍스트 분류를 넘어 다양한 애플리케이션에서 임베딩의 활용도가 높아질 것으로 예상됩니다. 예를 들어, Meta AI의 새로운 모델인 ImageBIND는 이미지, 텍스트, 오디오 등 여러 형태의 데이터들을 하나의 임베딩 공간에 위치시키는 머신러닝 모델입니다. 이 모델은 여러 모달리티를 효과적으로 통합하고 다양한 멀티모달 작업의 성능을 개선할 수 있도록 설계되었습니다.