제로 샷 학습

제로 샷 학습(제로 트레이닝 학습 또는 원샷 학습이라고도 함)은 학습을 위해 레이블이 지정된 데이터를 사용하지 않는 머신 러닝 방법입니다. 사용 가능한 학습 데이터가 없는 애플리케이션에 사용되며 시각 인식 및 자연어 처리에서 결과 예측에 이르기까지 다양한 작업에 사용할 수 있습니다.

제로 샷 학습의 기본 개념은 모델의 기존 지식(일반적으로 제공된 예제 세트에 기반)을 활용하여 추가 학습 없이 새로운 데이터를 분류하는 것입니다. 그러면 모델은 이전에 본 적이 없는 새로운 클래스나 데이터 범주를 인식할 수 있습니다.

예를 들어, 컴퓨터 비전 시스템은 라벨이 붙은 사진 세트를 사용하여 고양이와 개를 인식하도록 훈련할 수 있습니다. 모델이 고양이와 개를 인식하는 방법을 학습한 후에는 추가 훈련 없이 말이나 낙타 같은 다른 동물에 적용할 수 있습니다. 이는 모델이 동물의 모양, 크기, 털 색깔 등 여러 가지 특징의 함수로 인식 정보를 저장하도록 함으로써 가능합니다.

제로 샷 학습의 가장 큰 장점은 정확한 예측을 위해 더 적은 데이터가 필요하고 추가 데이터 없이도 보이지 않는 클래스를 빠르게 학습할 수 있다는 것입니다. 이는 의료 영상이나 자연어 처리와 같이 데이터 세트가 제한적이거나 구하기 어려운 분야에서 특히 유용합니다. 하지만 제로 샷 학습은 여전히 다양한 환경에서 적용될 수 있습니다.

이 방법은 컴퓨터 비전 및 자연어 처리와 같은 분야에서 큰 성공을 거두었으며 의료 이미지 분석, 얼굴 인식, 감정 분석, 3D 객체 분류와 같은 보다 복잡한 작업으로 확장되었습니다.

제로 샷 학습의 잠재력 덕분에 많은 인공 지능 애플리케이션에서 인기 있는 도구가 되었습니다. 제로 샷 학습은 제한된 데이터 세트를 효과적으로 활용할 수 있는 방법이며, 데이터가 제한적이거나 구하기 어려운 영역에서 AI를 사용할 수 있게 해줍니다.