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인공지능시대(58): 인공지능의 메타학습
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2022년 03월 11일 [주간문경] 
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| | | ↑↑ 지홍기
영남대학교 명예교수
문경대학교 특임교수
문경시지역발전협의회 의장 | ⓒ (주)문경사랑 | | 메타학습이란?
메타학습(Meta-Learning)은 “학습하는 법을 학습한다”는 개념으로, 인공지능(AI)에게 문제 해결에 필요한 학습방법을 알려주는 기술이다. 즉, 메타학습은 관련된 수많은 태스크(Task, 직무)를 학습하면서 얻은 경험을 기반으로 새로운 태스크 학습을 할 때에 적은 데이터만으로 학습이 빠르게 이루어질 수 있게 하는 방법이다.
메타학습에서는 사람과 같이 과거의 경험과 지식을 사용해서 학습하는 방법을 기계학습에 도입한 것이다. 기존의 기계학습이나 심층학습 방식에서는 사전 경험이나 지식 없이 처음부터 모델 학습을 시작한다. 그러나 사람이나 동물은 적은 데이터만으로도 학습이 가능한데, 이는 경험이 학습에 쓰이기 때문에 메타학습에서는 이처럼 적은 데이터, 즉 이전의 경험만으로도 새로운 다양한 태스크를 처리할 수 있다.
메타학습의 기반기술
메타학습이 주목받는 주된 이유는 소량의 데이터 만으로는 심층학습 진행이 어렵다는 것이다. 메타학습의 기본적인 이론은 메트릭(Metric), 경사도(Gradient), 확률분포(Probability Distribution) 및 온라인(Online)에 그 기반을 두고 있으며, 구체적인 학습방식은 다음과 같다.
메트릭 메타학습 : 데이터 간의 유사도를 측정하는 메트릭을 학습해서 적은 데이터만으로 학습(Few-shot)하는 것을 의미한다. 예를 들어, 두 종류의 이미지 일치 여부를 판단하는 모델을 여러 번 학습시키면 하나의 훈련 이미지와 여러 이미지 종류가 같은지에 대해 한번만에 비교가 가능해지는 문제해결 학습 방식이다.
경사도 메타학습 : 학습 알고리즘을 수행하기 위해 그래디언트 알고리즘의 초기치를 학습하는 방법이며, 보통 초기치는 임의의 값으로 출발한다. 이는 사전 지식이 없는 상태에서 메타학습에 이용되는 방식이다.
확률모델 메타학습 : 확률분포에 기반을 둔 학습 알고리즘을 확장한 기술로서 태스크의 모호함을 해결하고자 매개변수(Parameter)의 불확실성을 다루는 베이지안(Bayesian) 기법을 기본으로 확률모델의 장점을 메타학습에 적용하는 방식이다.
온라인 메타학습 : 기존 학습에서는 관련된 수많은 태스크가 단 한번만에 주어진 상태에서 메타학습을 진행한다. 그러나 실제로 AI에 적용할 때에는 태스크가 하나씩 주어지기 때문에 학습이 연속적으로 진행되어야 한다. 따라서 온라인 메타학습은 실제 상황을 고려해서 시간에 따라 순차적으로 학습이 진행되는 방식을 말한다.
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| | ⓒ (주)문경사랑 | | 메타학습의 발전 전망
메타학습에 필요한 인지력은 “자신이 아는 것과 모르는 것을 구분할 줄 아는 능력”이다. 즉, 안다는 것의 의미는 완벽한 숙지로 본인이 스스로 관련 내용에 대해 남에게 설명할 수 있는 정도의 수준이다. 그러므로 메타학습은 단기적으로 퓨샷이나 원샷을 넘어선 '제로샷'에 도전하며, 보상에 기반한 신경망 탐색 등이 연구 중에 있다. 빠른 최적화를 위해 진화 알고리즘에 기반을 둔 구조를 탐색하는 기술이 연구되고 있다. 장기적으로는 제로베이스 학습이 가능한 신경망 자동탐색 기술과 범용 자동 기계학습 등을 목표로 발전하고 있다.
따라서 메타학습은 데이터 이용의 최소화, 자유도 증가, 다양한 상황에서 빠른 적용 등을 목표로 발전하고 있으며, 특히 메타학습의 핵심기술은 자동 기계학습에 있다. 그러므로 구글 등 IT기업들은 자동 기계학습의 다양한 방안을 제시하고 있으나, 궁극적으로는 AI에게 “물고기를 잡아주는 것이 아니라, 잡는 방법을 알려줘야 한다”는 메타학습의 좌우명(Motto)과 상통하면서 메타학습 방식은 미래에 범죄수사, 질병과 의학, 천문학 및 응용과학 등 수많은 과학기술 분야에 적용될 것이다.
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