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Machine learning 1 – 2. 머신러닝이란?

머신러닝-1.2. 배치 학습과 온라인 학습

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머신러닝-12 배치 학습과 온라인 학습

배치 학습과 온라인 학습

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[ML] 머신러닝 시스템의 종류 (2) – 배치 학습 온라인 학습

배치 학습과 온라인 학습

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머신러닝 - 배치학습 vs 온라인학습 — 머신러닝 – 배치학습 vs 온라인학습

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[ML] 오프라인 학습과 온라인 학습이란 본문

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온라인 학습에서 머신러닝을 활용한 초등 4학년 식물 분류 학습의 적용 사례 연구

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A Case Study on the Application of Plant Classification Learning for 4th Grade Elementary School Using Machine Learning in Online Learning

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[논문]온라인 학습에서 머신러닝을 활용한 초등 4학년 식물 분류 학습의 적용 사례 연구

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머신러닝 시스템 종류(batch vs online learning/ model vs instance learning) : 네이버 블로그

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온라인학습(Online Learning)

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머신러닝-1.2. 배치 학습과 온라인 학습

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배치 학습과 온라인 학습

지난 포스트에서는 학습 데이터를 어떻게 입력하는지에 따라 분류되는 지도 학습, 비지도 학습, 준지도 학습, 강화 학습에 대해 알아보았다.

이번 포스트에서는 실시간으로 학습이 가능한지 여부에 따라 나뉘는 배치 학습과 온라인 학습에 대해 알아보도록 하겠다.

1. 배치 학습(Batch learning)

배치 학습은 한번에 모든 훈련 데이터를 학습시키는 방법으로, 시간과 자원을 많이 소모하므로, 일반적으로 오프라인 환경에서 수행되므로, 오프라인 학습(Offline learning) 이라고도 한다.

이라고도 한다. 학습은 런칭 전에 일어나고, 제품에 학습된 내용을 적용하면, 더 이상의 학습 없이 사용만 된다.

새로운 데이터가 등장하여, 머신을 재학습 하고자 하는 경우, 이전 데이터에 새로운 데이터를 포함한 전체 데이터를 학습시키고, 학습된 새로운 모델을 사용해야 한다.

이전 포스트( “머신러닝-1.0. 전통적인 기법과 머신러닝의 차이”

그러나, 빅데이터에 대하여, 머신러닝 알고리즘을 사용하는 경우, 그 데이터의 양이 지나치게 많기 때문에 학습 시간이 작게는 몇 시간에서 길게는 몇 주, 한 달 이상의 시간이 소모될 수도 있기 때문에 쉬운 작업은 아니다.

데이터의 양이 매우 많아 학습 시간이 지나치게 길거나, 탐사 로봇 같이 자원이 지나치게 한정된 상황, 주식 가격표 같은 실시간 반영이 필요한 상황에서는 배치학습이 아닌 능동적인 학습이 필요하다.

2. 온라인 학습(Online learning)

온라인 학습은 일반적으로, 학습이 끝나 제품화가 된 모델에 대하여, 미니배치(Mini-batch) 라 부르는 작은 묶음 단위의 데이터를 주입하여 모델을 학습시키는 방법이다.

라 부르는 작은 묶음 단위의 데이터를 주입하여 모델을 학습시키는 방법이다. 미니 배치의 크기가 작기 때문에 학습 단계가 빠르고 비용이 적게 들기 때문에 모델은 데이터가 도착하는 대로 즉시 학습을 할 수 있다.

점진적으로 학습이 일어나기 때문에 점진적 학습(Incremental learning)이라고도 하며, 온라인 학습은 오프라인으로도 시행되기도 하므로(외부 메모리 학습), 온라인 학습이라는 용어보다 점진적 학습이 정확한 명칭이라 할 수 있다.

온라인 학습은 연속적으로 데이터를 받고 빠른 변화에 스스로 적응해야 하거나, 자원이 매우 한정된 환경에 적합하다.

온라인 학습 모델은 새로운 데이터 샘플을 학습하면, 학습이 끝난 데이터는 더 이상 필요하지 않기 떄문에 보관하지 않아도 되므로, 저장 공간을 많이 아낄 수 있다.

2.1. 외부 메모리 학습(Out-of-core learning)

빅 데이터 분석 시, 데이터의 양이 지나치게 커서, 컴퓨터의 메모리로 감당되지 않는 경우가 종종 있으며, 이때에도 온라인 학습 알고리즘이 사용된다.

데이터 일부를 읽어 들여 머신러닝 알고리즘이 학습하며, 전체 데이터가 모두 적용될 때까지 일부를 학습하는 과정을 반복한다.

온라인 학습 모델에서는 학습률(Learning Rate) 이 가장 중요한 하이퍼 파라미터로 작동하며, 이는 모델이 변화하는 데이터에 얼마나 빠르게 적응할지를 이야기한다.

이 가장 중요한 하이퍼 파라미터로 작동하며, 이는 모델이 변화하는 데이터에 얼마나 빠르게 적응할지를 이야기한다. 학습률이 높은 경우, 시스템이 데이터에 빠르게 적응하나, 과거의 데이터를 금방 잊는다.

학습률이 낮은 경우, 시스템의 관성이 커져 더 느리게 학습되지만, 노이즈나 대표성이 없는 데이터 포인트에 덜 민감해진다.

2.2. 온라인 학습의 문제점

나쁜 데이터가 주입되었을 때, 시스템의 성능이 점진적으로 감소하게 된다.

예를 들어, 실시간 추천 알고리즘에서 누군가가 자신이 만든 콘텐츠나 제품을 상위에 노출시키고자, 자신의 의도를 담은 데이터를 다량 생성할 수 있다. 이 경우, 모델은 이 데이터를 학습하여, 실제 알고리즘에서 노출시키고자 대상이 아닌, 누군가가 의도적으로 생성한 데이터를 노출시킬 수 있다.

때문에, 온라인 학습에서는 시스템을 지속적으로 모니터링하고, 성능 감소가 감지되면, 즉시 학습을 중지시키고, 성능 감소가 이루어지기 전 상태로 되돌려야 한다.

또는 이상 감지 머신러닝 알고리즘을 데이터 수집 앞에 넣어, 비정상 데이터가 온라인 학습 모델에 들어가지 않게 막을 수도 있다.
[참고 서적]
지금까지 배치 학습과 온라인 학습에 대해 알아보았다. 배치 학습은 일반적인 머신러닝 알고리즘 학습 방법이나, 수많은 환경(특히 빅데이터를 사용하는 환경)에서 배치 학습을 사용하지 못하는 경우가 많다. 이런 경우에는 온라인 학습 방법을 사용하지 않는다면, 제대로 된 학습을 하지 못할 수 있다.

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[ML] 머신러닝 시스템의 종류 (2) – 배치 학습, 온라인 학습

배치 학습과 온라인 학습

배치 학습(Batch Learning)

배치 학습에서는 시스템이 점진적으로 학습할 수 없습니다. 가용한 데이터를 모두 사용해 훈련시켜야 합니다.

이러한 방식은 시간과 자원을 많이 소모하여 일반적으로 오프라인에서 가동됩니다.

먼저 시스템을 훈련시키고 제품 시스템에 적용하면 더 이상의 학습 없이 실행됩니다.

즉, 학습한 것을 적용할 뿐입니다. 이를 오프라인 학습(Offline Learning)이라고 합니다.

배치 학습 시스템이 새로운 데이터에 대해 학습하려면 전체 데이터를 사용하여 시스템의 새로운 버전을 처음부터 다시 훈련해야 합니다.

이후 이전 시스템을 중지시키고 새로운 시스템으로 교체합니다.

이러한 방식은 간단하고 잘 작동하지만 전체 데이터 셋을 사용해 훈련하는데 몇 시간이 소요될 수 있습니다.

또한, 전체 데이터 셋을 사용해 훈련하기 때문에 시스템 자원을 많이 소모합니다. 자원이 제한된 시스템이 스스로 학습해야 할 때 많은 양의 훈련 데이터를 나르고 학습을 위해 자원을 사용하는 경우 문제를 발생시킬 수 있습니다.

온라인 학습(Online Learning)

온라인 학습에서는 데이터를 순차적으로 한 개씩 또는 미니배치(Mini-Batch)라 부르는 작은 묶음 단위로 주입하여 시스템을 훈련시킵니다.

매 학습 단계가 빠르고 비용이 적게 들어 시스템은 데이터가 도착하는 대로 즉시 학습할 수 있습니다.

온라인 학습은 연속적으로 데이터를 받고 빠른 변화에 스스로 적응해야 하는 시스템에 적합합니다.

컴퓨팅 자원이 제한된 경우에도 적합하다고 할 수 있습니다. 학습이 끝난 데이터는 더 이상 필요하지 않으므로 버리면 됩니다.

온라인 학습 시스템에서 중요한 파라미터 중 하나는 변화하는 데이터에 얼마나 빠르게 적응할 것인지 입니다.

이를 학습률(Learning Rate)이라고 합니다. 학습률을 높게 하면 시스템이 데이터에 빠르게 적응하지만 예전 데이터를 금방 잊어버리게 됩니다.

반대로 학습률이 낮으면 시스템의 관성이 더 커져서 더 느리게 학습됩니다. 하지만 새로운 데이터에 있는 잡음이나 대표성 없는 데이터 포인트에 덜 민감해집니다.

온라인 학습의 가장 큰 문제점은 시스템에 나쁜 데이터가 주입되었을 때 시스템 성능이 점진적으로 감소할 수 있다는 것입니다.

이러한 위험을 줄이기 위해서는 시스템을 면밀히 모니터링하고 성능 감소사 감지되면 즉각적으로 학습을 중지시키는 대처가 필요합니다.

Reference

오렐리앙 제롱, ‘핸즈온 머신러닝’, 한빛미디어, 2018

배치학습 vs 온라인학습

머신러닝 시스템을 분류하는 데 사용하는 다른 기준은 입력 데이터의 스트림 (stream) 으로부터 점진적으로 학습할 수 있는지의 여부

단점 : 전체 데이터 셋을 사용해 훈련하는 데 몇시간이 소요될 수 있다 . 또한 전체 데이터셋을 사용하기 때문에 엄청나고 많은 컴퓨터 자원이 필요할 수 있기 때문에 오히려 불편할 수 있다 . 이런경우 점진적으로 학습할 수 있는 알고리즘을 사용하는 편이 낫다 .

주기적으로 데이터셋을 사용해 훈련하는데 몇시간이 소요된다 .

배치 학습이 새로운 데이터에 대해 학습하려면 전체 데이터를 사용하여 시스템의 새로운 버젼을 처음부터 다시 훈련할 필요가 있다 .

일반적으로 이 방식은 시간과 자원을 많이 소모하므로 보통 오프라인에서 수행

즉 , 학습한 것을 단지 적용만 한다 .

강용한 데이터를 모두 사용해 훈련시켜야 한다 .

시스템이 점진적으로 학습할 수 없다 .

데이터를 순차적으로 한개씩 또는 미니배치 (mini-batch) 라 부르는 작은 묶음 단위로 주입하여 시스템을 훈련

매 학습 단계가 빠르고 비용이 적게 들어 시스템은 데이터가 도착하는 대로 즉시 학습할 수 있다 .

장점 : 연속적으로 데이터를 받고 빠른 변화에 스스로 적응해야 하는 시스템에 적합 -> 컴퓨터 자원이 제한된 경우에 좋은 선택

온라인 학습에서 중요한 파라미터

-> 학습률 (learning rate) : 변화하는 데이터에 얼마나 빠르게 적응할 것인지가 중요하다 .

학습률을 높게하면 시스템이 데이터에 빠르게 적응하지만 예전 데이터를 금방 잊어버린다 .

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