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인공지능시대(57): 인공지능의 앙상블 학습
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2022년 03월 02일(수) 16:56 [주간문경] 
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| | | ↑↑ 지홍기
영남대학교 명예교수
문경대학교 특임교수
문경시지역발전협의회 의장 | ⓒ (주)문경사랑 | |
앙상블 학습이란?
앙상블 학습(Ensemble Learning)은 여러 개의 분류기를 생성하고, 각 분류기에서 생성된 예측치를 결합함으로써 보다 정확한 예측을 도출하는 기법을 말한다. 이 방법은 강력한 하나의 모델을 사용하는 대신에 보다 약한 모델 여러 개를 조합하여 더 정확한 예측에 도움을 주는 방식이다. 현실세계를 예로 들면, 어려운 문제를 해결하는데 한 명의 전문가보다 여러 명의 집단지성을 이용하여 문제를 해결하는 방식을 앙상블 기법이라 할 수 있다.
앙상블 학습의 유형
앙상블 학습은 일반적으로 보팅(Voting, 투표를 통해 결과 도출), 배깅(Bagging, 샘플을 다양하게 중복 생성), 부스팅(Boosting, 이전 오차를 보완하며 가중치 부여) 등 세 가지의 유형으로 나눌 수 있다.
보팅 : 여러 개의 분류기가 투표를 통해 최종 예측 결과를 결정하는 방식으로, 서로 다른 알고리즘을 여러 개 결합하여 사용하며, 보팅 방식으로는 하드 보팅(Hard Voting), 소프트 보팅(Soft Voting), 부스트랩 배깅(Bootstrap Bagging)으로 나눌 수 있다. 먼저, 하드 보팅은 다수의 분류기가 예측한 결과값을 최종 결과로 선정하는 방식이며, 소프트 보팅은 모든 분류기가 예측한 레이블 값의 결정 확률 평균을 구한 뒤, 가장 확률이 높은 레이블 값을 최종 결과로 선정하는 방식이다.
배깅 : 데이터 샘플링(Bootstrap)을 통해 모델을 학습시키고 결과를 집계(Aggregating)하는 방법으로 모두 같은 유형의 알고리즘 기반의 분류기를 사용하여 데이터 분할 시 중복을 허용하며, 다수결 투표방식(Categorical Data)으로 결과와 평균치를 집계하는 방식이다. 배깅은 과적합(Overfitting) 방지에 효과적이며, 대표적인 배깅 방식으로는 무작위 추출(Random Forest) 알고리즘이 있다.
부스팅 : 여러 개의 분류기가 순차적으로 학습을 수행하며, 이전 분류기가 예측이 틀린 데이터에 대해서 올바르게 예측할 수 있도록 다음 분류기에게 가중치를 부여하면서 학습과 예측을 진행한다. 따라서 계속하여 분류기에게 가중치를 부스팅하면서 학습을 진행하는 부스팅은 예측 성능이 뛰어나 앙상블 학습을 주도하고 있으며, 부스팅 방식은 배깅에 비해 성능이 좋지만 속도가 느리고 과적합이 발생할 가능성이 존재하므로 상황에 따라 적절하게 사용해야 한다.
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| | ⓒ (주)문경사랑 | |
가상을 넘어 현실화 된AI
AI는 더 이상 가상 세계 속 이야기가 아니라, 컴퓨터와 스마트폰 속 AI가 스피커와 카메라 등에 탑재되어 우리의 일상 깊숙이 들어와 있다. 체스와 바둑 등 게임 환경에서 작동하던 딥러닝 AI 기술 역시 집, 상점, 병원, 공장 등 실생활에 적용되기 시작했다.
AI시스템을 구분하면 “기호주의(Symbolic) AI”는 인간이 정해준 규칙에 따라 판단하는 지식 기반의 추론과정이며, “연결주의(Connectionist) AI”는 데이터 기반의 학습과정으로 각각 발전해 왔다.
앙상블 학습의 미래
지식 기반의 기호주의 AI는 인간의 지식을 활용하므로 안정적인 시스템을 설계할 수 있지만, 현실 세계의 불확실성을 반영하기가 어렵다는 한계가 있다. 이에 반해 데이터 기반의 연결주의 AI는 데이터 학습으로 불확실성은 제거할 수는 있지만 데이터 부족 현상과 모델 설명에서 어려운 단점이 있다.
따라서 미래 사회는 지속적인 사물인터넷(IoT) 기술과 접목시켜 생산 공정의 디지털화(Digitization)을 실현하고 공정을 보다 정밀하게 제어하는 자동화 환경 구축과 자율적인 인지시스템을 개발한다면 4차 산업혁명 시대를 선도하는 미래 AI기술은 새로운 차원으로 거듭날 수 있을 것이다.
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