일반적인 기계 학습 및 딥 러닝 실수와 피해야 할 제한 사항 7가지

AI 모델을 교육할 때 작업의 80%는 데이터 준비(데이터 수집, 정리, 전처리)이며, 나머지 20%는 모델 선택, 교육, 튜닝 및 평가를 위해 예약됩니다. 이러한 7가지 일반적인 DL 및 ML 오류와 제한 사항을 검토하여 모델을 최신 상태로 유지하고 연구에 최적화하십시오.

이제 막 시작한 것이든, AI 모델로 한동안 일하던지 간에, 우리 모두가 때때로 인식하고 상기해야 할 몇 가지 일반적인 기계 학습과 딥 러닝 실수가 있습니다. 이것들은 방치하면 앞으로 큰 두통을 일으킬 수 있습니다! 우리가 데이터에 세심한 주의를 기울이고 인프라를 모델링하며 출력물을 검증한다면 좋은 데이터 과학자 습관을 실천하는 기술을 연마할 수 있습니다.

 

 

일반적인 기계 학습 및 딥 러닝 실수와 피해야 할 제한 사항 7가지

 

 

피해야 할 머신 러닝 및 딥 러닝 데이터 실수

머신러닝과 딥러닝을 시작할 때 피하기 쉬운 실수가 있습니다. 우리가 입력하는 데이터(출력 데이터)에 세심한 주의를 기울이는 것은 딥 러닝 및 신경망 모델에 매우 중요합니다. 모델을 실행하기 전에 데이터 세트를 준비하는 것의 중요성은 강력한 모델에 필수적입니다. AI 모델을 교육할 때 작업의 80%는 데이터 준비(데이터 수집, 정리, 전처리)이며, 나머지 20%는 모델 선택, 교육, 튜닝 및 평가를 위해 예약됩니다. 다음은 데이터 기반 AI 모델을 교육할 때 직면하는 몇 가지 일반적인 실수와 한계입니다.

 

1. 낮은 품질의 데이터 사용하기

특히 딥 러닝에서 AI 모델을 훈련할 때 낮은 품질의 데이터는 상당한 제약이 될 수 있습니다. 데이터의 품질은 모델의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있으며, 품질이 낮은 데이터는 성능 저하와 신뢰할 수 없는 결과를 초래할 수 있습니다.

낮은 품질의 데이터와 관련된 몇 가지 일반적인 문제는 다음과 같습니다:

• 결측 데이터 또는 불완전한 데이터: 데이터의 상당 부분이 결측되거나 불완전한 경우 정확하고 신뢰할 수 있는 모델을 교육하기 어려울 수 있습니다.
• 노이즈가 많은 데이터: 특이치, 오류 또는 관련 없는 정보와 같이 노이즈가 많이 포함된 데이터는 편향을 발생시키고 전체 정확도를 감소시켜 모델의 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
• 대표적이지 않은 데이터: 모델을 교육하는 데 사용된 데이터가 사용 중인 문제나 작업을 나타내지 않으면 성능이 저하되고 일반화될 수 있습니다.

 

데이터 거버넌스, 데이터 통합 및 데이터 탐색을 통해 데이터를 신중하게 평가하고 범위를 지정하여 고품질로 유지하는 것이 매우 중요합니다. 이러한 단계를 통해 명확하고 즉시 사용할 수 있는 데이터를 보장할 수 있습니다.

 

 

2. 높음 또는 낮음 특이치 무시

데이터에서 두 번째로 흔한 딥 러닝 실수는 데이터 세트의 특이치를 인식하고 설명하지 못하는 것을 포함합니다. 이러한 특이치는 딥 러닝 모델, 특히 신경망에 상당한 영향을 미칠 수 있기 때문에 무시하지 않는 것이 중요합니다. 우리는 데이터를 대표하는 것처럼 유지하는 것을 생각할 수 있지만 특이치는 종종 에지 케이스이며 작업을 일반화하기 위해 AI 모델을 훈련시키는 것입니다. 이러한 특이치는 정확도를 저하시키고 편향을 초래하며 분산을 증가시킬 수 있습니다.

때로는 데이터 노이즈(마지막 섹션에서 설명한 내용을 참조하여 정리할 수 있음)의 결과일 수도 있고, 더 심각한 문제의 징후일 수도 있습니다. 이러한 특이치는 데이터의 특이치에 주의를 기울이지 않으면 결과에 큰 영향을 미치고 모형에서 잘못된 예측을 생성할 수 있습니다.

다음은 데이터의 특이치를 효율적으로 처리하는 몇 가지 방법입니다:

• z-점수 방법, 가설 검정 등 검증된 통계적 방법을 사용하여 특이치 제거.
• Box-Cox 변환 또는 중위수 필터링과 같은 기술을 사용하여 특이치 값에 캡을 클리핑하거나 추가하여 변경하고 정리할 수 있습니다.
• 특이치를 더 잘 설명하기 위해 정규 평균을 사용하는 대신 중위수 데이터 점 또는 잘린 평균과 같은 더 강력한 추정기 사용으로 전환

 

데이터 세트의 특이치를 처리하는 구체적인 방법은 주로 사용되는 데이터와 딥 러닝 모델이 사용되는 연구 유형에 따라 달라집니다. 하지만, 가장 흔한 기계 학습과 딥 러닝 실수를 피하기 위해 항상 그것들을 의식하고 그것들을 고려해야 합니다!

 

3. 너무 크거나 너무 작은 데이터셋 활용

데이터 세트의 크기는 딥 러닝 모델의 훈련에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 일반적으로 데이터 집합이 클수록 모형의 성능이 향상됩니다. 이는 데이터 세트가 클수록 모델이 데이터의 기본 패턴과 관계에 대해 더 많이 배울 수 있으므로 보이지 않는 새로운 데이터를 더 잘 일반화할 수 있기 때문입니다.

그러나 대규모 데이터 세트를 보유하는 것만으로는 충분하지 않다는 점에 유의해야 합니다.

또한 데이터가 효과적이기 위해서는 높은 품질과 다양성이 필요합니다. 데이터가 많지만 품질이 낮거나 다양하지 않으면 모델의 성능이 향상되지 않습니다. 게다가, 너무 많은 데이터는 또한 문제를 일으킬 수 있습니다.

• 과적합: 데이터 세트가 너무 작으면 모델에 학습할 수 있는 예제가 충분하지 않을 수 있으며 훈련 데이터가 너무 적합할 수 있습니다. 이는 모델이 교육 데이터에서는 잘 수행되지만 보이지 않는 새로운 데이터에서는 잘 수행되지 않는다는 것을 의미합니다.
• 언더피팅: 데이터 집합이 너무 크면 모형이 너무 복잡하여 데이터의 기본 패턴을 학습하지 못할 수 있습니다. 이로 인해 모델이 훈련 데이터와 테스트 데이터 모두에서 성능이 떨어지는 과소 적합이 발생할 수 있습니다.

 

일반적으로 모델에 학습할 수 있는 충분한 예제를 제공할 수 있을 정도로 충분히 큰 데이터 세트를 보유하는 것이 중요하지만, 너무 커서 계산이 불가능해지거나 훈련하는 데 너무 오래 걸리지 않습니다. 달콤한 곳이 있어요. 또한 데이터를 효과적으로 사용하려면 데이터가 다양하고 품질이 우수한지 확인하는 것이 중요합니다.

 

 

머신 및 딥 러닝에서 흔히 발생하는 인프라 오류

기계 학습과 딥 러닝에서 일할 때, 실수는 과정의 일부입니다. 하지만 가장 쉽게 고칠 수 있는 실수는 종종 가장 비싼 실수입니다. 각 AI 프로젝트는 사례별로 평가하여 최상의 결과를 얻기 위한 적절한 인프라를 결정해야 합니다.

때로는 특정 구성 요소를 업그레이드하는 것만으로도 충분하지만, 다른 프로젝트에서는 모든 것이 적절하게 통합되도록 처음부터 다시 시작해야 합니다.

 

 

4. Subpar 하드웨어 관련 작업

방대한 양의 데이터를 처리하려면 딥 러닝 모델이 필요합니다. 이것이 그들의 주요 기능입니다. 쉽게 말해. 이 때문에 여러 번 오래된 시스템과 오래된 부품이 딥 러닝 모델을 위해 처리해야 하는 엄청난 양의 데이터에 대한 스트레스로 인해 부담을 감당하지 못하고 고장이 납니다.

제한된 계산 리소스, 메모리, 병렬화 및 스토리지로 인해 모델 교육의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 수백 개의 CPU를 사용하던 시대는 사라졌습니다. 딥 러닝 및 기계 학습을 위한 GPU 컴퓨팅의 효과는 현대에 강력한 모델을 훈련하는 데 필요한 수백만 개의 계산을 병렬화할 수 있는 능력을 제공했습니다.

또한 대규모 AI 모델은 특히 대규모 데이터 세트에서 훈련하기 위해 많은 메모리가 필요합니다. 이미 교육을 시작하고 처음부터 다시 시작해야 하는 경우 메모리 부족 오류가 발생할 수 있으므로 메모리를 빼먹지 마십시오. 데이터 스토리지 외에도 대규모 데이터 세트를 저장할 수 있는 충분한 공간이 필요합니다.

계산 하드웨어에 대한 이러한 제한을 완화하는 것은 간단합니다. 데이터 센터를 현대화하여 가장 많은 작업을 처리할 수 있습니다. 또한 HuggingFace와 같은 리소스의 사전 교육된 모델을 활용하여 복잡한 모델을 개발하고 미세 조정하는 데 앞서 나갈 수 있습니다.

 

 

5. 통합 오류

조직이 딥 러닝으로 업그레이드하기로 결정할 때쯤이면 일반적으로 사용하거나 용도를 변경할 컴퓨터가 이미 설치되어 있습니다. 그러나 물리적 시스템과 데이터 시스템 모두에서 더 최근의 딥 러닝 기술을 이전의 기술과 시스템에 통합하는 것은 어렵습니다.

최상의 통합 전략을 위해서는 사용된 데이터 세트뿐만 아니라 하드웨어도 재작업해야 할 수 있으므로 정확한 해석과 문서화를 유지해야 합니다.

구현 및 통합 파트너와 협력하면 이상 징후 감지, 예측 분석 및 앙상블 모델링과 같은 서비스를 훨씬 더 간편하게 구현할 수 있습니다. 이러한 일반적인 기계 학습 및 딥 러닝 실수를 방지하기 위해 시작할 때 이 점을 명심하십시오.

 

 

피해야 할 기계 및 딥 러닝 출력 오류

일기 예보는 딥 러닝의 흔한 실수인 하나의 모델에만 의존한다면 크게 다르게 보일 것입니다

데이터 세트가 준비되고 인프라가 견고해지면 딥 러닝 모델에서 출력을 생성할 수 있습니다. 이것은 가장 일반적인 기계 학습 및 딥 러닝 실수 중 하나에 휘말리기 쉬운 지점입니다. 즉, 출력에 충분히 주의를 기울이지 않는 것입니다.

 

 

6. 하나의 모델만 반복해서 사용

하나의 심층 학습 모델을 교육한 다음 씻고 헹구고 반복하는 것이 좋은 생각처럼 보일 수 있습니다. 하지만, 그것은 사실 반직관적입니다!

실제로 연구에 사용될 수 있는 통계적으로 중요한 데이터를 수집하는 것은 딥 러닝 모델의 여러 반복과 변형을 훈련함으로써입니다. 예를 들어, 사용자가 하나의 모델을 교육하고 해당 모델을 반복적으로 사용하는 경우, 이는 몇 번이고 반복적으로 예상되는 표준 결과 집합을 생성합니다. 이는 연구에 다양한 데이터 세트를 도입하여 더 가치 있는 통찰력을 제공하는 대가로 발생할 수 있습니다.

대신, 다양한 데이터 세트에서 여러 개의 딥 러닝 모델을 사용하고 훈련하면 다른 모델이 놓치거나 다르게 해석했을 수 있는 다른 요인을 볼 수 있습니다. 신경망과 같은 딥 러닝 모델의 경우 알고리듬이 동일하거나 유사한 출력 대신 출력에서 더 다양한 것을 만드는 방법을 학습합니다.

 

 

7. 첫 모델을 최고의 모델로 만들기 위해 노력하기

처음 시작할 때 필요한 모든 작업을 수행할 수 있는 단일 딥 러닝 모델을 만드는 것은 매력적일 수 있습니다. 그러나 여러 모형이 특정 사항을 더 잘 예측하기 때문에 일반적으로 실패에 대한 처방입니다.

예를 들어, 성분 간에 명확한 연관성이 없는 경우 범주형 데이터를 예측할 때 의사결정 트리의 성능이 우수한 경우가 많습니다. 그러나 회귀 문제를 다루거나 수치 예측을 만들 때는 별로 도움이 되지 않습니다. 반면에, 로지스틱 회귀 분석은 순수한 수치 데이터를 선별할 때는 매우 잘 작동하지만 범주나 분류를 예측하려고 할 때는 부족합니다.

반복과 변화는 강력한 결과를 만드는 데 사용할 수 있는 최고의 도구가 될 것입니다. 한 번 구축하고 재사용하는 것은 매력적일 수 있지만, 결과가 정체되고 사용자가 다른 가능한 많은 출력을 무시할 수 있습니다.