이미지 머신러닝과 실시간 학습 구현하기

자료 기본정보

- 설명

작은 이미지라면 연산 부담이 적어서 **실시간 학습(Online Learning)**과 DB 연동을 구현하기에 아주 적합한 조건입니다.

C#에서 이 과정을 구현하기 위한 핵심 전략을 정리해 드릴게요.

1. 데이터셋 DB 연동 (SQLite/SQL Server)

이미지 자체를 DB에 넣기보다는, 이미지의 **픽셀 데이터(RGB 값)**를 숫자의 배열이나 byte[] 형태로 변환하여 저장하는 것이 관리하기 편합니다.

• 저장 방식: 30x30 이미지는 총 900개의 픽셀입니다. 이를 평탄화(Flatten)하여 900개의 float 값으로 DB에 저장하거나, Base64 문자열로 인코딩하여 저장할 수 있습니다.

• ML.NET 연동: ML.NET은 IEnumerable 형태를 지원하므로, Dapper나 Entity Framework로 DB 데이터를 긁어온 뒤 바로 학습 객체(IDataView)로 변환할 수 있습니다.

2. 실시간 학습 (Incremental Learning) 구현

일반적인 머신러닝은 한 번에 모든 데이터를 학습(Batch Training)하지만, "실시간"으로 데이터가 들어올 때마다 모델을 업데이트하려면 모델 업데이트(Model Retraining) 기법을 사용해야 합니다.

구현 프로세스:

1. 초기 모델: 먼저 DB에 쌓인 최소한의 데이터로 초기 모델을 만듭니다.

2. 새 데이터 유입: 사용자가 실시간으로 30x30 이미지를 입력합니다.

3. DB 저장: 해당 이미지와 정답(Label)을 DB에 즉시 INSERT 합니다.

4. 모델 업데이트: ML.NET의 Fit() 메서드를 다시 호출하여 기존 모델에 새 데이터를 추가 학습시키거나, 일정 주기마다 DB의 최신 데이터를 가져와 모델을 갱신(Refresh)합니다.

3. 간단한 코드 구조 (예시)

30x30 픽셀 데이터를 처리하기 위한 구조는 다음과 같습니다.

C#

// 1. DB에서 불러올 데이터 구조
public class ImageFeature
{
    // 30x30 픽셀을 900개의 float 배열로 처리
    [VectorType(900)]
    public float[] PixelValues { get; set; }
    
    public string Label { get; set; }
}

// 2. 학습 로직 (실시간 반영 함수)
public void UpdateModel(MLContext mlContext, List<ImageFeature> newData)
{
    // DB에서 가져온 데이터를 IDataView로 변환
    IDataView trainingData = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(newData);

    // 파이프라인 구성 (간단한 SDCA 알고리즘 예시)
    var pipeline = mlContext.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label")
        .Append(mlContext.MulticlassClassification.Trainers.SdcaMaximumEntropy("Label", "PixelValues"))
        .Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("PredictedLabel"));

    // 모델 학습 및 저장
    var model = pipeline.Fit(trainingData);
    mlContext.Model.Save(model, trainingData.Schema, "model.zip");
}

4. 실시간성을 높이기 위한 팁

• 메모리 캐싱: 매번 DB 전체를 읽으면 느려집니다. 최근 100~500개의 데이터만 메모리에 들고 있으면서 실시간 학습에 사용하고, 전체 데이터는 백그라운드에서 주기적으로 재학습시키는 것이 좋습니다.

• 이벤트 기반: DB에 새로운 행이 추가될 때마다 C#의 Event를 발생시켜 모델을 미세 조정(Fine-tuning)하는 로직을 실행하세요.