생성 모델 (1)

 인공지능 (AI) 시스템은 우리의 일상 생활에서 점점 더 많이 활용되지만, 그것들의 의사 결정 과정의 불투명성은 그것들의 신뢰성에 대한 윤리적인 우려와 의문을 제기할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해, 연구자들은 설명 가능한 AI (XAI)를 위한 생성 모델의 사용을 탐구하고 있습니다.

 설명 가능한 인공지능 (XAI)은 인간에 의해 쉽게 이해되고 해석될 수 있는 인공지능 (AI) 시스템을 개발하기 위한 접근 방식입니다. XAI 시스템은 사용자가 그들의 결정 또는 권고에 어떻게 도달했는지에 대한 명확한 설명을 제공하여 사용자가 그들 뒤에 있는 이론적 근거를 이해할 수 있도록 설계되었습니다. XAI 기술은 AI 시스템을 더 해석 가능하고 설명 가능하게 만들기 위한 시각화 도구, 자연어 처리 및 기타 방법을 포함합니다.

 생성 모델은 훈련 데이터 세트와 유사한 새로운 데이터를 생성할 수 있는 AI 모델입니다. XAI의 맥락에서 이러한 모델은 인간이 이해하기 쉬운 방식으로 AI 의사 결정에 대한 설명을 생성할 수 있습니다. 이는 AI 시스템에 대한 신뢰를 구축하고 윤리적이고 공정한 의사 결정을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

 XAI에 대한 생성 모델의 개요를 제공하는 것을 목표로 하여, VAE(Variational Autoencoder)와 생성 적대 네트워크(GAN)를 포함한 다양한 생성 모델을 조사하고 XAI에 어떻게 사용될 수 있는지에 대해 알아보겠습니다.

 

판별 모델(Discriminative Model)이란?

 차별적 모델은 일반적으로 기계 학습을 사용하여 훈련되며, 여기서 모델은 올바른 출력 범주로 레이블이 지정된 입력 데이터를 받습니다. 이를 통해 모델은 데이터를 생성한 기본 생성 프로세스를 이해할 필요 없이 각 범주와 관련된 입력 데이터의 패턴을 식별하는 방법을 배울 수 있습니다. 판별 모델의 일반적인 예로는 서포트 벡터 머신(SVM), 로지스틱 회귀 분석 및 인공 신경망 등이 있습니다.

 

서포트 벡터 머신(Support Vector Machines : SVMs)

 SVM(Support Vector Machine)은 분류 및 회귀 작업에 사용되는 일종의 기계 학습 알고리즘입니다. SVM은 차별적 모델링을 사용하여 서로 다른 클래스의 데이터를 분리하는 결정 경계를 학습합니다. 이 경계는 결정 경계와 가장 가까운 데이터 지점 사이의 마진을 최대화하기 위해 선택되며, 이는 SVM이 새로운 데이터에 잘 일반화할 수 있도록 보장합니다.

- 이미지 분류: 이미지에 고양이가 포함되어 있는지 개가 포함되어 있는지 식별하는 등 이미지를 여러 범주로 분류하는 데 SVM이 사용되었습니다.
- 정서 분석: SVM은 리뷰나 소셜 미디어 게시물과 같은 텍스트 데이터를 긍정적인 정서 또는 부정적인 정서로 분류하는 데 사용되었습니다.
- 생물정보학: SVM은 유전자 데이터를 분류하고 특정 질병과 관련이 있을 수 있는 패턴을 식별하는 데 사용되었습니다.
- 재무: SVM은 주가를 예측하고 잠재적인 투자 기회를 식별하는 데 사용되었습니다.
- 컴퓨터 비전: SVM은 이미지에서 객체를 감지하고 관심 있는 특정 기능을 식별하는 데 사용되었습니다.

 

 SVM과 함께 사용할 수 있는 생성 모델링 방법의 대표적인 예로는 분류 작업을 위해 SVM과 결합된 가우시안 혼합 모델(GMM)이 있습니다.

 GMM에서 데이터는 여러 가우시안 분포의 혼합물로 모델링됩니다. 각 가우시안은 데이터 포인트의 클러스터를 나타내고 혼합 가중치는 각 가우시안의 중요도를 결정합니다. 가우시안 분포의 파라미터를 추정함으로써 GMM은 원래 데이터와 유사한 특성을 가진 새로운 데이터 포인트를 생성할 수 있습니다.

 

 데이터 분석가는 먼저 GMM을 SVM과 함께 사용하기 위해 훈련 데이터에 대해 GMM을 훈련하여 데이터의 기본 분포를 학습합니다. 그런 다음 GMM을 사용하여 합성 데이터 포인트를 생성하고, 이는 훈련 세트에 추가되어 데이터 세트를 증강합니다. 마지막으로 분류 성능을 향상시키기 위해 증강 데이터 세트에 대해 SVM을 훈련합니다.

 예를 들어, 고양이와 개의 이미지 데이터 세트를 가지고 있으며, 이들을 구별하는 SVM 분류기를 훈련하려고 합니다. GMM을 사용하여 원래 이미지와 유사한 특성을 가지지만 약간의 변형이 있는 고양이와 개의 합성 이미지를 생성할 수 있습니다. 이러한 합성 이미지를 훈련 세트에 추가하여 데이터 세트의 크기를 늘릴 수 있으므로 SVM 분류기의 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다.