Supervised Deep Learning & Unsupervised Deep Learning(Auto-encoder) 란 무엇인가?

안녕하세요, 여러분! 이번 포스트에서는 딥러닝의 두 가지 주요 방법론인 Supervised Deep Learning(지도 학습)과 Unsupervised Deep Learning(비지도 학습)에 대해 알아보고, 적절한 예시와 설명을 통해 비지도 학습의 대표적인 기법인 Auto-encoder에 대해 깊게 살펴보겠습니다.

Supervised Deep Learning (지도 학습)
지도 학습은 라벨이 부착된 데이터를 이용하여 기계가 학습하는 방식입니다. 학습 과정에서 입력 데이터와 정답 라벨이 함께 사용되며, 기계는 이를 통해 주어진 문제를 해결하는 방법을 습득하게 됩니다. 예를 들어, 이미지 분류 작업에서 고양이와 강아지의 이미지와 라벨을 사용하여 기계를 학습시킬 수 있습니다. 지도 학습은 명확한 정답이 있는 문제에 적합하며, 대표적인 알고리즘으로는 인공 신경망, SVM, 의사결정트리 등이 있습니다.

Unsupervised Deep Learning (비지도 학습)
비지도 학습은 라벨이 없는 데이터를 이용하여 기계가 학습하는 방식입니다. 비지도 학습에서는 데이터의 숨겨진 패턴이나 구조를 찾는 것이 목표입니다. 대표적인 비지도 학습 알고리즘으로는 클러스터링, 차원 축소, 그리고 Auto-encoder가 있습니다. 이번 포스트의 핵심 주제인 Auto-encoder에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

Auto-encoder (오토인코더)
오토인코더는 입력 데이터를 압축하고 복원하는 신경망 구조로, 데이터의 효율적인 표현을 찾는데 사용됩니다. 오토인코더는 인코더와 디코더 두 가지 부분으로 구성되어 있습니다.

ㆍ인코더(Encoder): 입력 데이터를 저차원 공간으로 압축합니다. 이 과정에서 데이터의 주요 특징이 추출되며, 압축된 공간에서도 원본 데이터의 정보를 가능한 한 유지하려고 노력합니다.

ㆍ디코더(Decoder): 인코더가 생성한 저차원 공간에서 원본 데이터를 복원합니다.

이 과정에서 디코더는 인코더에서 얻은 특징을 바탕으로 원본 데이터와 유사한 데이터를 재구성하려고 합니다. 오토인코더의 학습 과정에서는 인코더와 디코더가 함께 최적화되어, 입력 데이터의 압축 및 복원 능력이 향상됩니다.

오토인코더의 활용
오토인코더는 여러 가지 분야에서 활용되고 있습니다. 몇 가지 주요 활용 사례를 살펴보겠습니다.

ㆍ차원 축소: 오토인코더는 고차원 데이터를 저차원으로 압축하면서 주요 특징을 유지할 수 있어, 차원 축소 기법으로 활용할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 시각화 및 클러스터링과 같은 작업을 수행할 때 더 효율적인 결과를 얻을 수 있습니다.

ㆍ노이즈 제거: 오토인코더는 노이즈가 섞인 데이터를 입력으로 받아 원본 데이터를 복원하려고 합니다. 이 과정에서 노이즈를 제거하고, 깨끗한 데이터를 추출할 수 있습니다.

ㆍ특징 추출: 인코더 부분은 입력 데이터의 주요 특징을 추출하는 역할을 합니다. 따라서 오토인코더를 통해 추출된 특징은 다른 머신러닝 알고리즘에 활용할 수 있습니다.

오토인코더의 변형
오토인코더의 기본 구조를 발전시킨 변형 모델들도 많이 연구되고 있습니다. 대표적인 변형 모델로는 Variational Autoencoder (VAE)와 Denoising Autoencoder (DAE)가 있습니다.

ㆍVariational Autoencoder (VAE): VAE는 오토인코더의 변형으로, 확률적 접근 방식을 사용하여 데이터의 생성 과정을 학습합니다. 이를 통해 VAE는 원본 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다. 이러한 특성 때문에 VAE는 생성 모델로도 활용되며 이미지 생성, 텍스트 생성 등 다양한 분야에서 사용되고 있습니다.

ㆍDenoising Autoencoder (DAE): DAE는 입력 데이터에 의도적으로 노이즈를 추가한 후, 오토인코더를 통해 원본 데이터를 복원하도록 학습시킵니다.이 과정에서 인코더와 디코더는 노이즈를 제거하는 방법을 습득하게 되며, 결과적으로 더욱 강인한 특징 추출과 노이즈에 강한 모델을 얻을 수 있습니다. DAE는 이미지 복원, 음성 인식 등 노이즈에 영향을 받는 작업에서 효과적으로 사용됩니다. 


지도 학습과 비지도 학습은 딥러닝의 두 가지 주요 방법론입니다. 이번 포스트에서는 비지도 학습의 대표적인 알고리즘인 오토인코더를 살펴보았습니다. 오토인코더는 인코더와 디코더로 구성되어 입력 데이터를 압축하고 복원하는 역할을 하며, 차원 축소, 노이즈 제거, 특징 추출 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 또한 VAE와 DAE와 같은 변형 모델들을 통해 더욱 다양한 문제에 적용할 수 있습니다.

이 포스트를 통해 지도 학습과 비지도 학습, 그리고 오토인코더에 대한 기본 개념을 이해하셨길 바랍니다. 앞으로도 딥러닝의 세계에 관심을 가지고 다양한 방법론을 탐구해보시기를 추천드립니다. 다음 포스트에서 또 만나요!