파인튜닝은 어떻게 적용되는 걸까?

파인튜닝(Fine-Tuning)은 이미 학습된 AI 모델을 특정 작업이나 전문 분야에 맞게 추가로 학습시키는 과정을 뜻합니다.

이번 수업에서는 파인튜닝이 진행되는 전반적인 과정을 살펴보겠습니다.

기존 모델의 가중치(Weights)와 편향(Bias) 값을 초기 값으로 사용합니다.

예를 들어 스팸 메시지 분류 AI의 경우, 기존 모델이 학습한 패턴을 이해하고 있는 상태에서 파인튜닝을 시작합니다.

모델을 새 데이터에 맞춰 학습시킬 때의 설정값을 정합니다. 중요한 설정값 중 하나인 학습률(Learning rate)은 모델이 데이터를 학습하는 속도를 말합니다.

학습률이 너무 높으면 모델이 데이터를 제대로 학습하지 못하고, 너무 낮으면 학습에 오랜 시간이 걸립니다.

이러한 설정값을 하이퍼파라미터(Hyperparameter)라고 하며, 학습률 외에도 배치 크기(Batch size), 에폭(Epoch) 수 등을 조절해 모델의 학습을 최적화할 수 있습니다.

에폭 (Epoch)

에폭은 모델이 전체 데이터를 몇 번이나 반복해서 학습할지를 결정하는 값입니다.

예를 들어 에폭이 5라면, 모델은 학습 데이터 전체를 5번 반복해서 학습하게 됩니다.

에폭 수가 너무 적으면 학습 데이터를 충분히 학습하지 못하고, 에폭 수가 너무 많으면 과적합(overfitting)이 되어 학습 데이터에만 특화된 모델이 될 수 있습니다.

배치 크기 (Batch size)

배치 크기는 한 번에 모델에 입력되는 데이터의 양을 의미합니다.

예를 들어 배치 크기가 32라면, 모델은 한 번에 32개의 데이터를 사용해 학습합니다.

배치 크기가 너무 크면 한 번에 컴퓨팅 자원(메모리)을 지나치게 많이 사용하게 되고, 너무 작으면 학습이 느려질 수 있습니다.

파인튜닝을 위한 데이터를 준비합니다.

예를 들어 스팸 메시지 분류 AI의 경우, 주식 광고 관련 스팸 메시지를 추가로 학습시켜 주식 관련 스팸 메시지를 더 정확하게 분류할 수 있도록 합니다.

새로운 학습 데이터를 활용해 모델을 추가 학습시킵니다. 모델은 새로운 데이터를 학습하면서, 기존에 학습한 패턴의 가중치(weights)와 편향(biases) 등을 조정합니다.

학습된 모델을 테스트 데이터로 평가하고, 모델이 새로운 데이터에 대해 얼마나 정확하게 예측하는지 확인합니다.