인공지능(AI)이 발전하면서 모델을 훈련하는 방식에도 변화가 일어나고 있습니다. 기존의 AI 모델들은 방대한 데이터를 학습한 후 새로운 문제를 해결하는 방식이었지만, 최근에는 적은 양의 데이터로도 효과적으로 학습할 수 있는 기법들이 주목받고 있습니다. 대표적으로 Zero-shot Learning(제로샷 러닝)과 Few-shot Learning(퓨샷 러닝)이 있으며, 이들은 AI가 적은 데이터만으로도 높은 성능을 발휘할 수 있도록 돕는 기술입니다. 이번 글에서는 Zero-shot Learning과 Few-shot Learning의 개념, 기존 AI 모델과의 차이점, 그리고 실용적인 활용 사례에 대해 알아보겠습니다.
1. Zero-shot & Few-shot Learning의 개념
첫번째로 Zero-shot Learning과 Few-shot Learning의 개념에 대해 알아보겠습니다. Zero-shot Learning(이하 ZSL)은 AI 모델이 학습한 적 없는 새로운 개념이나 문제를 해결할 수 있도록 하는 기술입니다. 기존의 AI 모델들은 데이터셋을 기반으로 학습한 후 특정 태스크를 수행해야 했지만, ZSL은 사전에 학습하지 않은 개념도 유사한 특징과 관계를 활용하여 예측하는 방식으로 동작합니다. 예를 들어, 이미지 인식 AI가 개와 고양이를 학습한 적은 있지만, 코끼리를 학습하지 않았다면 기존 AI는 코끼리를 인식할 수 없습니다. 그러나 ZSL은 개와 고양이의 특징과 비교하여 코끼리의 특성을 추론하고, 이를 통해 새로운 객체를 분류할 수 있습니다. 반면, Few-shot Learning(이하 FSL)은 AI가 매우 적은 데이터(예: 1~5개 샘플)만 학습하고도 정확한 결과를 예측하는 기술입니다. 기존 AI 모델들은 수천~수백만 개의 데이터를 학습해야 높은 성능을 보였지만, FSL은 소량의 샘플만으로도 빠르게 패턴을 학습할 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 고객의 필체를 AI가 분석해야 한다고 가정했을 때, 기존 AI 모델은 방대한 필체 데이터를 학습해야 하지만, FSL을 활용하면 단 몇 개의 필기 샘플만으로도 고객의 필체를 정확하게 인식할 수 있습니다.
2. 기존 AI 모델과의 차이점
두번째로 Zero-shot Learning과 Few-shot Learning이 기존 AI 모델과 어떻게 다른지 살펴보겠습니다. 기존 AI 모델은 방대한 데이터셋을 필요로 하지만, ZSL과 FSL은 최소한의 데이터만으로도 학습할 수 있습니다. 기존 AI는 지도 학습(Supervised Learning) 방식으로 대량의 레이블 데이터를 활용해야 하지만, ZSL은 사전 지식과 관계 분석을 통해 새로운 개념을 추론하고, FSL은 몇 개의 샘플만으로 패턴을 학습하여 일반화합니다. 또한 기존 AI 모델은 데이터가 충분한 환경에서 최적의 성능을 발휘하는 반면, ZSL과 FSL은 데이터가 부족한 환경에서도 효과적으로 학습할 수 있습니다. 이러한 차이점 때문에 ZSL과 FSL은 데이터 수집이 어려운 분야에서 특히 강력한 효과를 발휘합니다.
3. Zero-shot & Few-shot Learning의 활용 사례
세번째로 Zero-shot Learning과 Few-shot Learning이 실제로 어떻게 활용되는지 살펴보겠습니다. 자연어 처리(NLP) 분야에서는 OpenAI의 GPT-4와 같은 대형 언어 모델이 특정 주제에 대한 사전 학습 없이도 높은 수준의 답변을 제공할 수 있습니다. 또한 Google의 T5 모델은 Few-shot Learning을 적용하여 특정 언어를 학습하지 않아도 효과적으로 번역할 수 있습니다. 이미지 인식에서도 ZSL과 FSL이 활용되는데, 한 번도 학습하지 않은 동물이나 사물을 AI가 추론할 수 있으며, Few-shot Learning을 적용하면 소수의 이미지 데이터만으로 새로운 객체를 분류할 수 있습니다. 의료 및 헬스케어에서는 의료 데이터가 일반적으로 양이 적고, 데이터 수집이 어려운 경우가 많아 ZSL과 FSL을 활용하면 새로운 질병을 진단하는 AI를 신속하게 개발할 수 있습니다. 적은 샘플만으로도 환자의 상태를 분석할 수 있기 때문에 희귀병 진단 AI에 활용되기도 합니다. 또한 AI가 새로운 필체를 인식하는 경우, 기존에는 방대한 데이터가 필요했지만, FSL을 적용하면 한두 개의 샘플만으로도 학습이 가능해집니다. 이는 신용카드 서명 인증, 음성 인식, 손글씨 인식 등에서 유용하게 활용될 수 있습니다. 보안 및 이상 탐지에서도 기존 보안 시스템은 새로운 유형의 사이버 공격을 탐지하는 데 한계가 있지만, ZSL과 FSL을 적용하면 이전에 본 적 없는 이상 징후도 빠르게 학습하여 탐지할 수 있습니다.
지금까지 Zero-shot Learning과 Few-shot Learning의 개념, 기존 AI 모델과의 차이점, 그리고 활용 사례에 대해 살펴보았습니다. Zero-shot Learning은 AI가 학습한 적 없는 개념을 유사한 특징을 바탕으로 추론하는 방식이며, Few-shot Learning은 극소량의 데이터만 학습하고도 일반화가 가능한 학습 방법입니다. 기존 AI 모델이 방대한 데이터를 필요로 하는 반면, ZSL과 FSL은 데이터가 부족한 상황에서도 효과적으로 AI를 학습시킬 수 있다는 점에서 큰 강점을 가집니다. 현재 자연어 처리, 이미지 인식, 의료, 보안, 음성 인식 등의 다양한 분야에서 ZSL과 FSL이 적극적으로 활용되고 있으며, 앞으로 AI 모델이 점점 더 적은 데이터로도 강력한 성능을 발휘할 수 있도록 발전할 것으로 기대됩니다. AI 기술이 지속적으로 발전하면서, 최소한의 데이터로도 학습할 수 있는 AI 모델이 점점 더 중요해질 것입니다. 앞으로 Zero-shot & Few-shot Learning 기술이 어떻게 진화할지 지속적인 관심이 필요합니다.