모델 진단으로 데이터 문제를 조기에 발견하는 방법

효율적이고 효과적인 머신러닝 모델을 개발하는 데는 수많은 어려움이 있습니다. 이러한 어려움을 해결하기 위해 가장 중요한 것은 데이터 관련 문제를 조기에 발견하고 수정하는 것입니다. 모델 진단(Model Diagnotics)은 데이터 문제가 모델 성능을 저해하기 전에 정확히 찾아내고 수정하는 도구로 대단히 중요합니다.

이번 포스팅에서는 슈퍼브에이아이의 큐레이트 툴이 모델 진단과 데이터 문제 조기 발견을 혁신하여 정확하고 편향되지 않은 컴퓨터 비전 모델에 필수적인 균형 잡힌 고품질 데이터셋을 생성하는 데 크게 기여하는 방법에 대해 살펴보겠습니다.

다루는 내용

• 모델 데이터 문제의 조기 감지
• 평가용 및 학습용 데이터셋의 유효성
• 데이터 문제 조기 발견을 위한 기술
• 슈퍼브에이아이의 모델 진단 도구 소개
• 모델 학습 자동화 및 최적화
• 모델 진단 자세히 알아보기
  

모델 평가라고도 하는 모델 진단은 머신러닝 모델 학습 및 개발의 다양한 단계에서 잠재적인 데이터 문제를 감지하고 문제를 해결할 뿐만 아니라 개선 사항을 제안하기 위해 개발된 일련의 점검 및 균형 테스트입니다.

이러한 진단 테스트는 학습 알고리즘의 효과와 머신러닝 모델의 성능에 대한 상황별 인사이트를 제공하여 무엇이 작동하고 무엇이 작동하지 않는지, 모델 성능을 강화하는 방법을 명확히 제시합니다. 진단 검사는 데이터셋 온전성 검사, 모델 검사, 데이터 누수 탐지 등 다양한 형태로 제공되며, 각각 진단 프로세스에서 고유한 목적을 수행합니다.

데이터셋 온전성 검사: 이 검사는 사용된 데이터의 정합성을 보장합니다. 신뢰할 수 없는 결과를 초래할 수 있는 누락값, 이상값 또는 불일치와 같은 잠재적인 문제를 발견하는 데 도움이 됩니다.

모델 검사: 이 점검은 모델 자체에 중점을 둡니다. 여기에는 과적합(overfitting), 과소적합(underfitting), 모델의 추정과 데이터의 일치 여부를 확인하는 테스트가 포함됩니다.

데이터 누락 탐지: 데이터 누락은 지나치게 낙관적인 성능 추정치로 이어질 수 있습니다. 누락 탐지 검사는 누락을 식별하여 모델의 성능을 정확하게 평가할 수 있도록 돕습니다.

머신러닝 진단 수행

최신 데이터 사이언스 도구는 학습 및 배포된 모델에 대한 다양한 진단 테스트를 가능하게 합니다. 이러한 테스트는 모델 오류에 대한 귀중한 인사이트를 제공하고 문제를 우회할 수 있는 적절한 수정 솔루션을 제안합니다. 예를 들어, 데이터 밸런싱은 신경망을 학습할 때 균형 잡힌 데이터셋을 보장하여 학습 편향을 줄여줍니다. 이는 결함이 있는 데이터가 반드시 필요한 데이터 분류 작업에서 특히 중요합니다.

평가 및 학습용 데이터셋 검증

신뢰할 수 있는 머신러닝 모델 평가를 위해 사용되는 데이터셋은 학습용 데이터와 미래의 채점용 데이터를 모두 정확하게 반영해야 합니다. 테스트용 데이터셋이 너무 작으면 모델의 성능 추정을 신뢰하기 어려워집니다.

또한 테스트용 데이터의 목표 변수 분포가 학습용 데이터 분포와 일치해야 합니다. 그렇지 않은 경우 메트릭에 왜곡이 있을 수 있습니다. 이러한 시나리오에서는 더 큰 테스트용 데이터셋, 더 높은 테스트용 데이터의 비중 또는 교차 검증을 사용하는 것이 좋습니다.

진단이 필요한 일반적인 데이터 문제들

컴퓨터 비전 모델을 구축하다 보면 클래스 불균형, 시나리오 불균형, 데이터 가변성, 노이즈와 같은 일반적인 데이터 문제에 자주 직면하게 됩니다. 이러한 문제는 모델 성능과 정확도 및 전반적인 효율성을 크게 악화시킵니다.

클래스 불균형은 특정 데이터 클래스가 과도하거나 과소하게 반영되어 왜곡된 예측을 초래하는 경우입니다.

시나리오 불균형은 실제 시나리오의 일부가 데이터에 부적절하게 반영되어 해당 시나리오에서 모델의 성능이 저하될 때 발생합니다. 데이터 가변성은 데이터셋의 이질성을 의미하며, 이는 모델이 다양한 시나리오에 대해 일반화하기 어렵게 만들 수 있습니다.

노이즈에는 잘못 라벨링된 데이터와 모델 학습 및 예측을 왜곡할 수 있는 이상값이 모두 포함됩니다.

조기 발견의 중요성

모델 진단은 모델의 약점을 파악하고 이해하여 모델을 배포하기 전에 이러한 문제를 수정할 수 있도록 하는 프로세스입니다. 데이터 문제를 감지하고 해결하여 모델의 성능과 정확성을 향상시키는 데 핵심적인 역할을 합니다.

따라서 데이터 문제를 조기에 발견하고 해결하는 것은 신뢰할 수 있는 머신러닝 모델을 만드는 데 매우 중요합니다. 모델 진단은 학습이 끝난 모델을 검증함으로써 모델 성능을 저하시키는 특정 데이터 슬라이스를 정확히 찾아내어 미리 개선할 수 있게 해줍니다.

데이터 문제 조기 발견을 위한 기법

모델 진단은 각 데이터 문제에 대해 정해진 기법을 활용합니다. 클래스 불균형을 해결하기 위해서는 소수 클래스를 오버샘플링하거나 다수 클래스를 언더샘플링하는 등의 기법을 사용할 수 있습니다.

시나리오 불균형은 과소 대표되는 시나리오에 대해 더 많은 대표 데이터를 수집하여 바로잡을 수 있습니다.

데이터 가변성은 학습 중에 다양한 데이터를 활용하여 모델의 일반화 능력을 향상시키는 것을 통해 해결할 수 있습니다.

이상 탐지 같은 기술을 사용하여 노이즈(이상값 및 잘못 라벨링된 데이터)를 식별하고 관리할 수 있습니다.

클래스 불균형 처리

클래스 불균형은 자주 발생하는 문제로, 일부 클래스가 다른 클래스보다 훨씬 더 많은 샘플을 보유하는 문제입니다. 이 문제를 해결하기 위해 소수 클래스를 오버샘플링하거나 다수 클래스를 언더샘플링하는 등의 기법이 사용됩니다.

소수 클래스 오버샘플링: 이 방법은 데이터셋에 소수 클래스의 인스턴스를 더 많이 추가하는 것입니다. 목표는 클래스 간 인스턴스 수의 균형을 맞추고 모델의 학습용 데이터에 과소 대표된 클래스의 데이터를 더 많이 포함시키는 것입니다.

다수 클래스 언더샘플링: 이 방법은 데이터셋에서 다수 클래스의 인스턴스를 줄이는 전략입니다. 이 전략은 다수 클래스의 더 높은 빈도로 인해 모델이 다수 클래스에 편향되는 것을 방지하는 것이 목적입니다.

1. 시나리오 불균형

시나리오 불균형은 데이터셋에서 특정 시나리오가 과소 대표될 때 발생합니다. 이렇게 대표성이 부족한 시나리오에 대해서는 모델이 제대로 작동하지 않을 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 잘 알려지지 않은 시나리오에 대해 더 많은 대표 데이터를 수집할 수 있습니다. 이렇게 하면 모델이 더 다양한 상황에 노출되어 이를 처리하는 능력이 향상됩니다.

시나리오 불균형은 데이터셋이 특정 시나리오가 과소 대표할 때 발생합니다.

2. 데이터 가변성

높은 데이터 가변성은 모델이 효과적으로 일반화하는 능력에 영향을 미칠 수 있습니다. 이를 처리하려면 학습 중에 다양한 데이터를 통합해야 합니다. 이렇게 하면 모델이 다양한 데이터 패턴과 시나리오에 노출되어 궁극적으로 신규 데이터나 이전까지 보이지 않던 데이터에 노출되었을 때 일반화를 통해 정확히 예측하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.

노이즈 식별 및 처리

데이터의 노이즈는 이상값과 잘못 라벨링된 데이터 등 다양한 형태로 나타날 수 있으며, 모델 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

• 이상값 탐지: 이 기술은 데이터셋에서 이상값을 식별하는 데 사용됩니다. 이상값은 나머지 데이터에서 크게 벗어나는 데이터 포인트입니다. 이상값이 식별되면 이러한 이상값을 조사하고 적절하게 처리할 수 있습니다.
  
• 잘못 라벨링된 데이터 처리: 잘못 라벨링된 데이터는 모델이 잘못된 패턴으로 학습하게 만들 수 있습니다. 데이터 클렌징 및 수기 검토와 같은 기술을 사용하여 이와 같이 잘못 라벨링된 인스턴스를 식별하고 수정할 수 있습니다.
  

1. 데이터셋에서 이상 징후 감지하기

슈퍼브 큐레이트의 오토 큐레이트(Auto-Curate) 도구는 이상 징후 탐지에 활용할 수 있습니다. '희소성' 기준을 강조하도록 큐레이션 알고리즘을 구성하면, 이 도구는 임베딩 공간의 다른 데이터 포인트에서 더 멀리 떨어져 있는 사례를 선택하도록 지시받습니다. 즉, 알고리즘이 드문 위치에 존재하거나 엣지 케이스일 가능성이 높은 데이터 포인트를 선택하는 데 집중한다는 뜻입니다.

슈퍼브 큐레이트의 오토 큐레이트 도구는 이상 징후 탐지에 활용할 수 있습니다.

2. 잘못된 라벨 수정

잘못 라벨링된 데이터는 머신러닝 모델의 학습 과정에서 심각한 문제를 야기합니다. 잘못 라벨링된 데이터 때문에 모델이 잘못된 패턴을 학습할 수 있으며, 결과적으로 모델의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 잘못 라벨링된 인스턴스를 올바르게 식별하고 처리하는 것은 균형 잡힌 성능을 가진 모델을 개발하는 데에 있어 매우 중요한 단계입니다.

오토 큐레이트는 이 문제를 해결하는 데에도 중요한 역할을 할 수 있습니다. 오토 큐레이트 내에서 라벨 노이즈 기준을 활용하여 잠재적으로 잘못 라벨링되었을 가능성이 높은 데이터를 식별할 수 있습니다. 데이터 포인트가 상이한 라벨의 데이터 포인트 근처에 있는 경우 데이터 포인트가 잘못 라벨링 되었을 가능성이 높다는 기준을 적용해 판단하게 됩니다. 이러한 사례를 식별함으로써 사용자는 라벨링 오류를 수정하고 수정된 데이터를 사용하여 모델을 추가로 학습시킬 수 있습니다.

슈퍼브 큐레이트가 잘못된 라벨을 수정하는 예시

모델 진단을 위한 슈퍼브에이아이의 솔루션

슈퍼브 큐레이트 및 모델 도구는 AI 도입의 다양한 과제를 해결하는 통합 솔루션을 통합적으로 제공하여 AI 프로젝트 구현에 일석이조의 효과를 제공합니다. 이 두 도구는 모델 진단, 학습 및 배포를 위한 강력한 도구로서 단일 플랫폼 내에서 MLOps 사이클을 원활하게 진행할 수 있습니다.

1. 데이터 결함에 대한 계층화된 보기

임베딩을 통해 이미지 데이터를 시각화하면 모델 진단 프로세스에서 상당한 이점을 얻을 수 있습니다. 슈퍼브 큐레이트는 고차원 임베딩 알고리즘을 사용하여 이미지 데이터를 표현하는 고유한 접근 방식을 사용합니다. 이러한 알고리즘은 이미지 데이터를 포괄적이고 쉽게 시각화할 수 있는 차원 벡터를 생성합니다.

이러한 벡터를 축소하면 사용자는 데이터 트렌드와 패턴을 관찰할 수 있습니다. 이 기능은 특히 데이터 변동성이 큰 경우 데이터를 효율적이고 효과적으로 검사하고 이해할 수 있도록 도와주므로 초기 데이터 문제를 진단하는 데 매우 중요합니다.

2. 액티브 러닝 워크플로우 따르기

슈퍼브 큐레이트는 가장 효율적인 데이터 라벨링을 위해 능동형 학습 워크플로우를 활용합니다. 이 반복적인 프로세스에는 작은 하위 데이터셋을 라벨링하고, 라벨링 모델을 학습시키고, 이 모델을 사용하여 다음 하위 데이터셋에 대한 초기 라벨을 생성하고, 자동화된 라벨을 수정하고, 새 모델을 학습시키는 과정의 반복을 포함합니다.

이 워크플로우를 통해 모델을 지속적으로 학습시키고 데이터에 맞게 조정하여 라벨링의 정확성을 높일 수 있습니다. 큐레이트는 능동 학습을 통해 모델 학습의 초기 단계에서 데이터 문제를 탐지하는 능력을 향상시킵니다.

3. 임베딩을 통한 조기 탐지

임베딩은 데이터 문제를 조기에 발견하는 데 매우 중요합니다. 특히 대량의 로우 데이터 또는 라벨링되지 않은 데이터 처리에 유용합니다. 슈퍼브 큐레이트는 이러한 데이터에 대한 임베딩을 생성하며, 사용자는 이를 통해 잠재적인 문제를 시각화, 검사 및 해석할 수 있습니다.

한 걸음 더 나아가 이 개념을 라벨링된 데이터에도 적용할 수 있습니다. 오브젝트 수준에서 라벨링 데이터에 대한 임베딩을 생성한 다음 이러한 오브젝트를 클러스터링함으로써, 큐레이트는 잠재적으로 잘못 라벨링되었을 가능성이 있는 데이터에 대한 귀중한 인사이트를 제공하여 데이터 품질 보증에 도움을 줍니다.

슈퍼브 큐레이트는 잘못 라벨링되었을 가능성이 있는 데이터에 대한 귀중한 인사이트를 제공하여 데이터 품질 보증을 지원합니다.

4. 클러스터화를 통한 잘못된 라벨 탐지

클러스터화(Clusterization)은 슈퍼브에이아이의 도구 중 또 다른 유용한 기술입니다. 개별 오브젝트가 다른 오브젝트 클래스와 동일한 클러스터를 공유하는 인스턴스를 검사함으로써, 큐레이트가 잘못된 어노테이션이 있을 가능성이 높은 라벨을 식별합니다.

큐레이트는 잘못된 어노테이션이 있을 가능성이 높은 라벨을 식별합니다.

5. 효과적인 데이터 관리를 위한 데이터 슬라이싱

데이터 슬라이싱은 슈퍼브에이아이의 오토 큐레이트 프로세스가 제공하는 강력한 기능입니다. 이 프로세스는 사용자 검토를 위한 데이터 슬라이스를 생성하며, 이 데이터 슬라이스는 추가 슬라이싱 또는 라벨링을 위해 슈퍼브 스위트의 라벨 세그먼트로 다시 전송될 수 있습니다.

이를 통해 데이터 해석 가능성이 향상될 뿐만 아니라 데이터 품질을 효율적으로 수정할 수 있습니다. 또한 자동 큐레이션 프로세스는 각 실행에 수반되는 보고서를 생성하여 임베딩 기반 데이터 큐레이션 프로세스의 내부 작동에 대한 투명성을 제공합니다.

슈퍼브 큐레이트의 '쿼리' 기능은 데이터를 조각화하고 검토하는 과정에서 강력한 보조 역할을 합니다. 이 도구는 각 데이터셋에 연결된 메타데이터와 주석 정보를 활용하여 사용자가 목표하는 조건문 또는 쿼리를 작성할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 설정된 조건을 충족하는 정확한 데이터 샘플을 쉽게 추출할 수 있습니다.

6. 슈퍼브에이아이 큐레이트의 능동 학습

큐레이트는 데이터 큐레이션, 문제 영역 식별, 잠재적 수정 사항 제안, 사용자 입력에 따른 데이터셋 정제 등의 작업을 지속적으로 반복하는 능동 학습 워크플로우를 사용합니다.

모델 평가 및 진단

모델 진단은 모델에 대한 건강 검진과 유사한 개념으로 잠재적인 문제가 성능에 영향을 미치는 심각한 수준으로 커지기 전에 조기에 식별합니다. 이러한 진단 작업을 지원하도록 설계된 슈퍼브에이아이 큐레이트는 데이터 문제를 신속하게 식별하고 수정하여 정확하고 효율적이며 강력한 모델을 생성할 수 있도록 지원합니다.

클래스 불균형에서 시나리오 불균형 등에 이르는 다양한 문제를 감지하여 개발자가 이러한 문제를 사전에 해결할 수 있도록 돕습니다.