ㅁ 대표 기법

ㅇ 정의:
준지도 학습에서 대표적인 기법으로, 초기 모델이 예측한 레이블을 신뢰 가능한 데이터로 간주하여 학습에 사용하는 방법.

ㅇ 특징:
초기 모델의 품질에 따라 성능이 크게 좌우되며, 초기 레이블의 신뢰도가 낮으면 학습이 왜곡될 위험이 있음.

ㅇ 적합한 경우:
라벨링된 데이터가 제한적이고, 비라벨링된 데이터가 충분히 많은 경우.

ㅇ 시험 함정:
Pseudo Labeling은 항상 정확한 레이블을 생성한다고 가정하면 오답.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. Pseudo Labeling은 라벨이 없는 데이터를 활용할 수 있는 준지도 학습 기법이다. (O)
2. 초기 모델의 품질은 Pseudo Labeling의 결과에 영향을 미치지 않는다. (X)

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1. Pseudo Labeling

ㅇ 정의:
초기 모델이 라벨이 없는 데이터를 예측하여 생성한 레이블을 활용해 학습 데이터를 확장하는 기법.

ㅇ 특징:
– 초기 모델의 정확도가 높을수록 효과적.
– 잘못된 레이블이 누적될 수 있는 위험 존재.

ㅇ 적합한 경우:
– 제한된 라벨 데이터 환경에서 비라벨 데이터가 풍부할 때.
– 초기 모델의 예측 신뢰도가 높은 경우.

ㅇ 시험 함정:
Pseudo Labeling은 항상 정확한 결과를 보장한다는 오해.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. Pseudo Labeling은 준지도 학습에서 라벨링되지 않은 데이터를 활용하기 위한 기법이다. (O)
2. Pseudo Labeling은 데이터의 품질과 무관하게 항상 정확한 결과를 낸다. (X)

ㅁ 추가 학습 내용

Pseudo Labeling과 Confidence Thresholding 기법에 대한 학습을 다음과 같이 정리할 수 있습니다:

1. **Pseudo Labeling 기법**:
– Pseudo Labeling은 모델이 예측한 라벨을 활용하여 추가 학습 데이터를 생성하는 방법입니다.
– 레이블이 없는 데이터를 모델에 입력하고, 모델의 예측 결과를 pseudo label로 간주하여 학습 데이터를 확장합니다.
– 이 기법은 레이블링 비용을 줄이고, 데이터 부족 문제를 완화하는 데 유용합니다.
– 한계점으로는 모델의 초기 성능이 낮을 경우 잘못된 레이블이 누적될 가능성이 있다는 점이 있습니다.

2. **Confidence Thresholding 기법**:
– Confidence Thresholding은 Pseudo Labeling의 확장된 형태로, 모델이 예측한 레이블의 신뢰도를 기준으로 활용 여부를 결정합니다.
– 신뢰도는 모델의 확률 출력 값으로 측정되며, 특정 임계값(threshold)을 설정하여 그 이상인 경우에만 pseudo label로 사용합니다.
– 이를 통해 잘못된 레이블이 학습 데이터에 포함되는 것을 방지하고, 모델의 성능을 안정적으로 개선할 수 있습니다.
– Threshold 값 설정은 데이터와 모델의 특성에 따라 조정이 필요하며, 너무 높으면 학습 데이터가 부족해질 수 있고, 너무 낮으면 잘못된 레이블이 포함될 수 있습니다.

3. **실전 사례 및 응용 분야**:
– **이미지 분류**:
– Pseudo Labeling과 Confidence Thresholding은 이미지 데이터에서 레이블링 작업을 줄이는 데 효과적입니다.
– 예를 들어, 대량의 비레이블 이미지에서 모델이 높은 신뢰도로 예측한 라벨만 선택하여 추가 학습에 활용할 수 있습니다.
– **음성 인식**:
– 음성 데이터에서 비레이블 데이터를 활용하여 pseudo label을 생성하고, Confidence Thresholding을 통해 정확도가 높은 예측만 학습에 포함시킬 수 있습니다.
– **자연어 처리**:
– 텍스트 분류나 번역 모델에서 unlabeled 데이터를 pseudo label로 활용하여 성능을 개선할 수 있습니다.

이와 같은 기법은 데이터가 부족한 환경에서 모델 성능을 향상시키는 데 유용하며, 잘못된 레이블 누적을 방지하기 위한 신뢰도 관리가 핵심입니다.