임베딩을 활용한 피처 엔지니어링: ML 엔지니어를 위한 실무 가이드

‘임베딩을 활용한 피처 엔지니어링: ML 엔지니어를 위한 실무 가이드’는 빠르게 진화하는 머신러닝 세계에서 임베딩을 사용한 피처 엔지니어링의 필수 작업에 대한 실용적이고 포괄적인 접근 방식을 다룹니다.

ML 엔지니어는 모델의 성능 개선을 위해 끊임없이 노력하지만, 로우 데이터에서 유용하면서 인사이트가 있는 특성을 추출하는 과정은 한결같이 어려운 과제로 여겨지고 있습니다. 이 포스트를 통해 ML 엔지니어는 특성 임베딩 기능을 활용하여 컴퓨터 비전 모델을 개선하고 데이터에서 얻은 인사이트를 극대화할 수 있는 방법에 대해 확인할 수 있습니다.

이 포스트는 사전 훈련된 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN) 및 자동 인코더와 같은 인기 기술을 포함하여 임베딩을 통한 피처 엔지니어링에 사용되는 다양한 기술과 방법론을 살펴보는 실용적인 가이드를 제공합니다. 또한 다양한 임베딩 기술의 장단점과 특정 태스크에 맞게 최적화하는 방법도 함께 살펴보겠습니다.

구체적으로 소개할 내용은 아래와 같습니다.

• 이미지 데이터로 특성 임베딩 생성하기
• 특성 임베딩 적용하기
• 임베딩 활용을 위한 도구와 기법
• 임베딩 평가 및 반복적으로 개선하기
• 임베딩을 활용해 큐레이션 혁신하기
  
  

이미지 데이터를 사용한 특성 임베딩의 기법과 적용

특성 추출 또는 특성 학습이라고도 하는 특성 임베딩은 이미지와 같은 로우 인풋 데이터를 주어진 태스크에 필요한 필수 정보를 유지하면서 저차원의 연속 벡터 표현으로 변환하는 프로세스로 설명할 수 있습니다.

이러한 벡터 표현 또는 임베딩은 관계와 패턴을 데이터에 내포시켜 머신러닝 알고리즘이 이를 효율적으로 활용해 정확하게 예측 및 분류할 수 있도록 합니다. 이와 같이 데이터를 간결한 형태로 변환함으로써 ML 엔지니어는 대규모 데이터셋을 더 쉽게 처리하는 동시에 모델 성능을 개선할 수 있고, 데이터가 내포한 구조에 대한 심층적인 인사이트를 얻을 수 있습니다.

이미지 데이터로 특성 임베딩을 생성하는 기법

특성 임베딩은 머신러닝과 컴퓨터 비전 영역에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 복잡한 고차원의 이미지 데이터를 간결한 저차원의 표현으로 변환해주며, 다양한 태스크에 필수적으로 필요한 정보는 유지됩니다.

1. 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)

CNN은 로우(raw)한 픽셀 데이터에서 계층적 표현을 자동으로 학습할 수 있기 때문에 이미지 데이터에 대한 특성 임베딩을 생성하는 데 널리 사용됩니다. 컨볼루션 레이어는 경계나 질감과 같은 로컬 패턴을 캡처하고, 네트워크의 더 심층적인 레이어는 오브젝트 부분이나 장면(scene)과 같은 더 고차원의 추상적인 개념을 학습합니다. 네트워크의 최종 레이어는 다양한 태스크를 위한 특성 임베딩으로 활용할 수 있습니다.

2. 비지도 학습 방법

자동 인코더와 같은 비지도 학습 기법을 사용하면 라벨링된 데이터 없이도 이미지 데이터에 대한 특성 임베딩을 생성할 수 있습니다. 자동 인코더는 이미지 데이터를 병목 레이어(the bottleneck layer)와 같은 저차원의 표현으로 압축한 다음 이 표현을 바탕으로 원본 이미지를 재구성하는 방법을 학습합니다. 이 병목 레이어는 이미지 데이터에 대한 특성 임베딩으로 사용할 수 있습니다.

3. 사전 훈련된 네트워크 및 전이 학습

VGG, 레스넷(ResNet), 인셉션(Inception)과 같은 사전 훈련된 네트워크를 이미지 데이터의 특성을 추출하기 위해 사용할 수 있습니다. ML 엔지니어는 최종 분류 레이어를 제거하고 이전 레이어의 아웃풋을 사용해 이미지 데이터에 대한 특성 임베딩을 확보할 수 있습니다. 또한 엔지니어는 전이 학습을 통해 특정 태스크에 맞게 사전 훈련된 네트워크를 미세 조정하여 더욱 강력한 특성 임베딩을 구현할 수 있습니다.

이미지 생성 및 스타일 전이

특성 임베딩은 이미지 생성 및 스타일 전이와 같은 태스크를 위해 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN) 또는 변형 자동 인코더(Variational Autoencoder, VAE)와 같은 생성 모델에 대한 인풋으로 활용될 수 있습니다. 임베딩을 통해 모델은 이미지 데이터의 고차원 구조와 콘텐츠를 캡처하여 시각적으로 매력적이면서도 사실적인 이미지를 생성할 수 있습니다.

특성 임베딩 실제 활용하기: 도구와 기법

신경망에 특성 임베딩을 성공적으로 구현하기 위해서는 프로세스의 수월한 진행을 도와줄 수 있는 도구와 기법에 대한 이해가 필요합니다. 이를 통해 궁극적으로 ML 엔지니어는 컴퓨터 비전 모델을 최적화할 수 있습니다.

- 딥 러닝 프레임워크
텐서플로우(TensorFlow), 파이토치(PyTorch), 케라스(Keras) 등 널리 사용되는 딥러닝 프레임워크는 특성 임베딩을 통해 신경망을 구현 및 훈련할 수 있는 기본 기능이 탑재되어 있습니다. 이러한 프레임워크는 다양한 전처리 도구, 레이어 유형 및 훈련 알고리즘을 제공하기 때문에, ML 엔지니어가 컴퓨터 비전 모델을 더 쉽게 설계하고 최적화할 수 있게 돕습니다.

- 사전 훈련 모델 및 전이 학습
텐서플로우 허브(TensorFlow Hub), 파이토치 허브(PyTorch Hub), 케라스 애플리케이션(Keras Applications) 등 다양한 딥러닝 프레임워크와 라이브러리에서는 특성 추출을 위해 활요할 수 있는 사전 학습 모델을 제공하고 있습니다. ML 엔지니어는 전이 학습 기법을 사용해 사전 학습 모델을 미세 조정하여 특정 태스크에 적합하도록 특성 임베딩을 조정할 수 있습니다.

- 차원 축소 기법
사이킷런(Scikit-learn)과 같은 툴은 특성 임베딩을 시각화하고 분석하는 데 사용할 수 있는 PCA, t-SNE, UMAP 등 다양한 차원 축소(dimensionality reduction) 알고리즘을 제공합니다. 이러한 기법은 ML 엔지니어가 임베딩 내의 구조와 관계에 대한 이해도를 높여 보다 효과적인 모델을 설계하는 데에 도움을 줄 수 있습니다.

임베딩과 데이터셋은 컴퓨터 비전 모델에서 최상의 성능을 발휘하도록 최적화됩니다.

임베딩과 데이터셋의 평가와 반복적 개선

임베딩을 사용한 피처 엔지니어링 프로세스는 반복적인 과정으로, 컴퓨터 비전 모델에서 임베딩과 데이터셋이 최상의 성능을 발휘할  수 있도록 최적화하기 위해서는 지속적인 평가와 개선이 필요합니다.

- 임베딩 시각화
차원 축소 기법을 사용하여 특성 임베딩을 시각화하면 데이터 내의 관계와 구조에 대한 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이러한 시각화 분석을 통해 ML 엔지니어는 중복되는 클래스나 이상값과 같은 잠재적인 문제를 식별하고 모델 아키텍처 및 훈련 전략에 관해 정보에 기반한 의사결정이 가능해집니다.

- 정량적 평가
ML 엔지니어는 분류의 정확도, 정밀도, 리콜 및 F1 스코어(F1 score)와 같은 정량적 지표를 활용하여 특정 태스크에 대한 특성 임베딩의 성능을 평가할 수 있습니다. 엔지니어는 다양한 임베딩 기술과 모델 아키텍처의 성능을 비교하여 문제에 가장 효과적인 접근 방식을 파악할 수 있습니다.

- 데이터 증강(Data Augmentation)
특성 임베딩을 평가한 결과, 클래스 불균형이나 불충분한 변형과 같이 훈련 및 검증 데이터셋에 문제가 있는 것이 확인되는 경우, ML 엔지니어는 데이터 증강 기술을 사용하여 추가 훈련 샘플을 생성할 수 있습니다.

케라스 이미지 데이터 제너레이터(Keras ImageDataGenerator) 및 문서 라이브러리와 같은 툴은 회전, 크기 조정, 뒤집기 등 다양한 증강 기술을 제공하여 특성 임베딩의 품질과 더 나아가서는 컴퓨터 비전 모델의 성능을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

- 하이퍼파라미터 튜닝
학습 속도, 배치 크기, 레이어 수와 같은 신경망의 하이퍼파라미터의 반복적인 조정을 통해 특성 임베딩을 큰폭으로 개선할 수 있습니다. 그리드 검색, 무작위 검색, 베이지안 최적화와 같은 기법을 사용하여 하이퍼파라미터 공간을 체계적으로 탐색하고 특정 작업에 가장 적합한 조합을 식별하는 것이 가능합니다.

- 능동 학습
능동 학습 전략은 수동 라벨링에 가장 유익한 샘플을 선택하여 훈련용 데이터셋을 반복적으로 개선하는 방법입니다. ML 엔지니어는 이와 같은 추가 샘플을 훈련용 데이터에 통합해, 특성 임베딩의 품질 및 컴퓨터 비전 모델의 성능을 개선할 수 있습니다.

특성 임베딩을 통한 데이터 큐레이션의 혁신, 큐레이트를 소개합니다

데이터는 머신러닝의 생명선이며, 데이터의 정확성과 포괄성, 그리고 체계성은 머신러닝 모델의 효율성을 좌우합니다. 그러나 데이터 수집 및 큐레이션 프로세스는 힘들고 비용이 많이 들며 리소스 집약적일 수 있습니다. 바로 이 부분이 큐레이트(Curate)가 필요한 이유입니다. 큐레이트는 이 과정을 간소화하여 머신러닝 팀의 데이터 큐레이션을 시간과 비용 측면에서 더 빠르고 효율적으로 만들 수 있도록 설계되었습니다.

큐레이트를 통해 팀은 훈련용 데이터셋을 분석하고, 쿼리를 활용해 메타데이터 기반 검색을 수행하고, 2차원 공간에 투영된 특성 임베딩을 통해 데이터셋 분포를 시각화할 수 있습니다. 다양한 기능을 갖춘 큐레이트는 데이터 큐레이션 프로세스를 최적화하여 팀이 더 적은 훈련용 데이터를 가지고 작업하면서도 모델의 성능은 비슷하거나 더 나은 수준을 달성할 수 있도록 지원합니다.

또한, 큐레이트는 실제 환경이 유사하게 반영된 검증용 데이터셋을 큐레이션하여 강력한 모델을 구축하도록 돕는 동시에 쿼리 가능한 메타데이터로 대규모 데이터 업로드 및 관리를 간소화합니다.

팀은 큐레이트와 임베딩을 활용하여 자체 임베딩 모델을 개발할 필요 없이 데이터를 클러스터링할 수 있습니다. 큐레이트는 데이터 큐레이션, 라벨링, 그리고 대규모 컴퓨터 비전 애플리케이션을 준비 중인 머신러닝 팀에 안성맞춤입니다.

큐레이트는 선택 편향, 클래스 불균형, 이상값 감지 등 머신러닝 실무자가 일반적으로 맞닥뜨리는 데이터 문제를 해결하는 기능을 갖추고 있습니다. 큐레이트는 훈련 데이터셋을 포괄적이면서 정확하고 균형 잡힌 상태로 유지해 궁극적으로 보다 효과적인 머신 러닝 모델과 향상된 비즈니스 결과를 제공할 수 있도록 합니다.