인공지능(AI)과 머신러닝 기술은 다양한 산업에서 혁신을 이끌고 있다. 오늘은 적은 데이터로 강력한 AI 모델을 만드는 비결, 제로샷 러닝과 퓨샷 러닝을 소개합니다.
고성능 AI 모델을 구축하는 데는 방대한 데이터가 필요하며, 이는 시간과 비용 측면에서 큰 부담이 된다. 특히, 새로운 개념을 학습하려면 대량의 데이터를 다시 수집하고 학습시켜야 하는데, 이는 현실적으로 어려운 경우가 많다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 제로샷 러닝(Zero-shot Learning, ZSL)과 퓨샷 러닝(Few-shot Learning, FSL)이다. 이 두 가지 기술은 최소한의 데이터로도 효과적인 AI 모델을 구축하는 방법을 제공하며, 기존의 데이터 중심 학습 방식과 차별화된다.
최근 AI 연구에서는 인간의 학습 방식과 유사한 기법을 적용하려는 시도가 늘어나고 있다. 사람은 한두 번의 경험만으로도 새로운 개념을 빠르게 익히는 능력을 갖고 있으며, 제로샷 및 퓨샷 러닝은 이러한 인간의 학습 방식을 모방하여 인공지능 모델이 빠르게 새로운 개념을 이해하고 적용할 수 있도록 한다.
제로샷 러닝과 퓨샷 러닝, 기존 머신러닝과의 차이점
머신러닝 모델을 훈련하는 전통적인 방식은 대량의 데이터셋을 필요로 한다. 특히, 지도학습(supervised learning)은 모델이 높은 성능을 내기 위해 수천, 수만 개의 라벨이 지정된 데이터를 학습해야 한다. 하지만 이와 같은 방식은 새로운 데이터를 학습해야 할 때마다 추가적인 비용과 시간이 소요된다는 단점이 있다.
이에 반해 제로샷 러닝(Zero-shot Learning, ZSL)과 퓨샷 러닝(Few-shot Learning, FSL)은 모델이 최소한의 데이터 혹은 전혀 본 적 없는 데이터로도 새로운 개념을 학습할 수 있도록 돕는 기법이다.
제로샷 러닝은 모델이 사전에 본 적이 없는 클래스에 대해 예측을 수행하는 기술이다. 이는 주로 사전 학습된 대규모 모델과 자연어 설명을 활용해 가능해진다. 예를 들어, 대형 언어 모델(LLM)은 텍스트 설명을 통해 새로운 개념을 유추할 수 있어, 특정 데이터에 대한 추가 학습 없이도 제로샷 분류를 수행할 수 있다.
퓨샷 러닝은 소량의 샘플(1~5개 수준)만으로도 일반화할 수 있도록 모델을 학습하는 방법이다. 이는 일반적으로 메타 러닝(meta-learning) 기법과 연계되며, 대표적인 알고리즘으로는 MAML(Model-Agnostic Meta-Learning), Prototypical Networks, Siamese Networks 등이 있다. 퓨샷 러닝은 새로운 클래스를 학습하기 위한 데이터 수집 비용을 줄이면서도 높은 정확도를 유지할 수 있도록 설계된다.
다양한 산업에서의 활용 사례
의료 분야
제로샷 및 퓨샷 러닝은 의료 진단 모델 개발에서 특히 강력한 도구로 활용된다. 의료 데이터는 매우 민감하고 희귀한 질병의 경우 데이터가 부족하기 때문에, 기존 머신러닝 방식으로는 효과적인 학습이 어렵다. 하지만 퓨샷 러닝을 적용하면 소량의 환자 데이터를 이용해 희귀 질병 진단 모델을 훈련할 수 있다. 예를 들어, 피부암 감지를 위한 이미지 분석 모델은 기존 데이터셋에 포함되지 않은 새로운 유형의 병변을 제로샷 방식으로 분석하여 유사 질환을 찾아낼 수 있다.
또한, 의료 챗봇에 제로샷 러닝을 적용하면 새로운 질병에 대한 설명을 데이터 없이도 이해하고 응답할 수 있다. 이처럼 의료 분야에서 이러한 기술을 활용하면 새로운 질병이나 치료법이 등장했을 때 신속하게 대응할 수 있다.
금융 및 보안 분야
금융 산업에서는 새로운 유형의 금융 사기나 이상 거래를 탐지하는 것이 매우 중요하다. 하지만 사기 패턴은 지속적으로 변화하며, 이에 대한 방대한 학습 데이터를 준비하는 것은 현실적으로 어렵다. 제로샷 러닝을 활용하면, 기존에 본 적 없는 사기 유형에 대해서도 자연어 처리(NLP)를 이용해 사기 패턴을 추론할 수 있다. 또한 퓨샷 러닝은 기업이 신속하게 새로운 금융 사기 탐지 모델을 구축하는 데 유용하다.
보안 분야에서는 악성코드 탐지와 이상 징후 감지에 이러한 기술이 활용된다. 기존 머신러닝 모델은 새로운 유형의 사이버 공격에 취약하지만, 퓨샷 러닝을 활용하면 새로운 악성코드에 대한 데이터를 극히 적은 샘플만으로도 모델을 효과적으로 학습시킬 수 있다.
자동화 및 로봇공학
제로샷 러닝과 퓨샷 러닝은 자동화 및 로봇공학 분야에서도 활발히 활용된다. 로봇이 새로운 작업을 수행하려면 기존 데이터에 없는 상황을 처리해야 할 경우가 많다. 제로샷 러닝을 활용하면 로봇이 텍스트 설명을 통해 새로운 작업을 이해하고 수행할 수 있다. 예를 들어, 산업용 로봇이 새로운 조립 절차를 배워야 하는 경우, 사전 학습된 모델과 제로샷 기법을 결합해 추가적인 데이터 없이도 작업을 수행할 수 있다.
퓨샷 러닝 또한 소량의 예제를 통해 로봇이 새로운 환경에 빠르게 적응하도록 돕는다. 예를 들어, 가정용 로봇이 새로운 가구 배치에 적응해야 한다면, 몇 개의 이미지 샘플만으로도 새로운 환경을 학습하고 이동 경로를 최적화할 수 있다.
제로샷 러닝과 퓨샷 러닝은 데이터가 부족한 상황에서도 AI 모델을 효과적으로 학습할 수 있도록 돕는 강력한 기술이다. 이를 통해 기업과 연구소는 데이터 수집 및 라벨링 비용을 줄이면서도 빠르게 새로운 개념을 적용할 수 있다.
앞으로 AI 기술이 더욱 발전함에 따라, 제로샷 및 퓨샷 러닝은 머신러닝의 새로운 패러다임으로 자리 잡을 가능성이 높다. 특히, 의료, 금융, 자동화 등 다양한 산업에서 이 기술이 실질적인 가치를 창출할 것으로 기대된다. 데이터를 최대한 활용하고, 최소한의 입력만으로도 뛰어난 성능을 발휘하는 AI 모델을 구축하는 데 있어, 제로샷 및 퓨샷 러닝은 중요한 도구로 자리매김할 것이다.