ML.NET 이미지 머신러닝 : 학습한 이미지 유형과 질문하는 이미지 유형이 다르다면?

자료 기본정보

- 설명

머신러닝의 세계에는 **일반화(Generalization)**라는 개념이 있습니다. 결론부터 말씀드리면, **"어느 정도의 차이는 극복하지만, 완전히 다른 유형은 체크하기 어렵다"**가 정답입니다.

30x30 이미지 프로젝트에서 겪을 수 있는 구체적인 상황들로 설명해 드릴게요.

1. 잘 체크되는 경우 (변형에 강함)

머신러닝 모델은 이미지를 통째로 외우는 게 아니라 특징을 학습하기 때문에, 다음과 같은 변화는 스스로 극복하려고 노력합니다.

• 약간의 위치 이동: 피사체가 정중앙이 아니라 살짝 옆으로 치우친 경우.

• 밝기 차이: 조명이 조금 어둡거나 밝아진 경우.

• 약간의 각도 변화: 사물이 아주 조금 기울어진 경우.

2. 체크가 잘 안 되는 경우 (도메인 시프트)

하지만 학습한 데이터와 질문하는 이미지의 '본질적인 분포'가 다르면 모델은 엉뚱한 대답을 할 확률이 높습니다. 이를 **도메인 시프트(Domain Shift)**라고 부릅니다.

• 배경의 변화: 흰 배경에서만 찍은 물체를 학습했는데, 아주 복잡한 무늬의 배경 앞에서 질문하면 헷갈려 합니다.

• 색상 반전: 검은 바탕에 흰 글씨로 학습하고, 흰 바탕에 검은 글씨를 물어보면 아예 다른 사물로 인식할 수 있습니다.

• 크기(스케일): 30x30 꽉 차게 들어온 사물만 학습했는데, 아주 작게 구석에 박혀있는 사진을 주면 인식을 못 합니다.

3. 실시간 학습 환경에서의 팁

질문자님이 구상하시는 실시간 학습은 바로 이 문제를 해결하기 위한 아주 좋은 방법입니다.

1. 데이터 증강(Data Augmentation): 이미지를 DB에 넣기 전에 인위적으로 살짝 회전시키거나 밝기를 조절해서 여러 장을 만드세요. 30x30 한 장으로 5~10장의 효과를 낼 수 있습니다.

2. 피드백 루프: 모델이 틀린 결과를 내놓았을 때, 사용자가 "이건 A야"라고 정답을 알려주고 그 이미지를 바로 학습시키면(실시간 학습의 장점), 모델은 방금 전과 다른 유형의 이미지도 금방 배울 수 있습니다.

3. 신뢰도(Confidence) 체크: 질문 시 모델이 내놓는 점수(Score)를 확인하세요. 만약 가장 높은 점수가 50% 미만이라면 "모르는 이미지"라고 판단하게 설정하는 것이 정확도를 높이는 비결입니다.

요약하자면

모델은 **"학습할 때 본 적 없는 스타일"**에는 약합니다. 따라서 최대한 다양한 각도와 밝기의 사진을 DB에 넣거나, 실시간 피드백을 통해 모델이 틀리면서 배울 수 있게 설계하는 것이 중요합니다.