Zero-shot Learning(ZSL)과 Few-shot Learning(FSL)은 소량의 데이터 또는 사전학습된 지식을 활용하여 모델이 새로운 작업을 수행할 수 있도록 하는 기술입니다 이 칼럼에서는 두 개념의 원리와 대표적인 응용 사례를 자세히 소개합니다
1. 개요: 데이터가 부족한 상황에서 학습하는 AI
딥러닝 모델은 일반적으로 대량의 데이터를 필요로 합니다 하지만 모든 분야에서 방대한 데이터를 확보하는 것이 가능하지 않습니다 이를 해결하기 위해 Zero-shot Learning(ZSL)과 Few-shot Learning(FSL) 이 등장했습니다
이 두 가지 접근 방식은 학습 데이터가 부족한 상황에서도 AI 모델이 일반화할 수 있도록 돕습니다 특히 자연어(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 의료 AI 등 다양한 분야에서 활용됩니다
2. Zero-shot Learning(ZSL)의 원리
Zero-shot Learning이란?
Zero-shot Learning(ZSL)은 사전 학습된 데이터에 포함되지 않은 새로운 클래스를 학습 없이도 예측하는 방법입니다 즉 모델이 본 적 없는 데이터에 대해 유추할 수 있도록 하는 기술입니다
Zero-shot Learning의 핵심 개념
- 시멘틱 임베딩(Semanti Embedding): 단어 임베딩(word embedding)과 같은 기법을 활용해 텍스트와 이미지 간 의미적 연관성을 학습합니다
- 속성 기반 학습(Attribute-based Learning): 새로운 클래스를 기존 속성(attribute)과의 관계를 통해서 분류합니다
- 전이 학습(Transfer Learning): 기존 모델에서 학습한 지식을 활용하여 새로운 태스크를 해결합니다
Zero-shot Learning의 대표적 방법론
- Embedding-based Approach: 데이터와 라벨을 같은 백터 공간에 매핑하여 새로운 클래스를 일반화합니다
- Generative Model-based Approach: GAN(생성적 적대 신경망) 또는 VAE(변분 오토인코더)를 활용해 새로운 클래스의 데이터를 생성하여 학습합니다
3. Few-shot Learning(FSL)의 원리
Few-shot Learning이란?
Few-shot Learning(FSL)은 소량의 예제 데이터만으로도 새로운 작업을 학습할 수 있는 기술입니다 기존의 지도학습(supervised learning) 방식이 수천 ~ 수만 개의 데이터를 필요로 하는 것과 달리, FSL은 단 몇 개의 샘플만으로도 학습이 가능합니다
Few-shot Learning의 핵심 개념
- 메타러닝(Meta-learning): 학습하는 방법을 배우는 방식으로 모델이 새로운 작업을 빠르게 습득할 수 있도록 돕습니다
- 프로토타입 학습(Prototype Learning): 각 클래스의 중심을 계산하여 새로운 데이터를 해당 중심과 비교해 분류합니다
- 비유사성 비교(Distance Metric Learning): 샘플 간 거리(metric)를 학습하여 클래스 분류를 수행합니다
Few-shot Learning의 대표적 방법론
- Matching Networks: 쿼리 데이터와 지우너 데이터 간 유사도를 학습하는 네트워크
- Prototypical Networks: 각 클래스의 중심점을 계산하고 새로운 데이터를 가장 가까운 중심점과 비교해 분류
- MAML(Model-Agnostic Meta-Learning): 다양한 태스크에서 빠르게 적응 할 수 있도록 메타 학습하는 방법
4. Zero-shot Learning과 Few-shot Learning의 응용 사례
자연어 처리(NLP)
- Zero-shot 번역 : 기존 언어 쌍 없이도 새로운 언어 조합을 번역 (예: GPT-3, mT5 등)
- 문서 분류: 특정 도메인의 데이터 없이도 주제를 자동 분류
- Few-shot 질의응답: ChatGPT 같은 대형 언어 모델이 몇 개의 예제만 보고도 새로운 질문에 답변 가능
컴퓨터 비전(CV)
- Zreo-shot 이미지 분류 : 본 적 없는 카테고리의 이미지를 속성 정보를 이용해 분류
- Few-shot 객체 탐지(Object Detection): 새로운 물체의 소량 이미지만으로 탐지 모델을 학습
의료 및 바이오 분야
- 희귀 질환 진단: 극소량의 의료 데이터로 질환을 진단
- 신약 개발: 소량의 실험 데이터를 기반으로 약물 반응 예측
로보틱스
- Zero-shot 행동 학습: 기존 동작을 조합해 새로운 행동을 수행하는 로봇 학습
- Few-shot 작업 계획 : 제한된 예제만으로도 새로운 환경에 적응하는 로봇 시스템
5. Zero-shot Learning과 Few-shot Learning의 한계 및 해결방안
모델 일반화의 어려움
- ZSL과 FSL 모두 일반화 성능이 기존 대량 데이터 학습 모델보다 떨어질 가능성이 있습니다
- 해결책: 사전 학습된 거대 모델(예: GPT, CLIP)과 결합하여 성능 향상
데이터 품질 문제
- 학습 데이터의 품질이 낮거나 적절한 속성(attribute)d이 설정되지 않으면 성능 저하
- 해결책: 고품질 라벨링 데이터 및 멀티모달 학습 적용
높은 계산 비용
- 메타러닝 기반 모델은 학습 속도가 느릴 수 있습니다
- 해결책: 최적화된 GPU 가속 및 병렬 연산 기법 적용
6. 결론
Zero-shot Learning과 Few-shot Learning은 데이터가 부족한 환경에서도 AI 모델이 효과적으로 학습할 수 있도록 하는 강력한 방법입니다 ZSL은 학습되지 않은 태스크에 대한 일반화 능력을 제공하고 FLS은 적은 데이터만으로 높은 성능을 유지할 수 있도록 도와줍니다 특히 대규모 사전 학습된 모델과 결합하면 더욱 강력한 성능을 발휘할 수 있습니다 앞으로 AI 연구가 더욱 발전해서 ZSL과 FSL이 다양한 실세계 문제 해결에 기여할 것으로 기대됩니다