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Intro. AI 모델에 데이터를 추가했더니 오히려 성능이 악화된 이유
“왜 우리 모델은 시간이 지날수록 성능이 떨어질까?”AI를 도입한 제조 현장에서 가장 많이 듣는 고민입니다. 끝없이 쌓이는 데이터와 새로운 불량 유형을 마주할 때 마다 모델 성능은 불안정해지고, 결국 대규모 재학습으로 성능을 다시 끌어 올려야 하죠.
그렇다면 왜 데이터가 추가되면 모델 성능이 떨어지는 걸까요?
많은 사람들은 데이터가 많을수록 AI 모델의 성능은 향상된다고 생각하지만, 실제로는 오히려 하락하는 사례가 자주 발생합니다. 바로 과적합(Overfitting) 때문인데요. 새로운 데이터가 추가 될 때 마다 전체 재학습을 반복하다 보면, 모델이 기존 데이터에 과도하게 노출되면서 오히려 성능이 저하되는 현상을 나타내는 것이죠.
NAVI AI Pro는 이 문제를 본질적으로 해결합니다.
새롭게 추가된 ‘Continual Learning’ 기능은 기존 모델의 가중치를 효과적으로 활용하여, 새로운 데이터와 불량 유형을 빠르게 학습할 수 있도록 지원합니다.
지금부터 AI모델 성능 저하의 고질적 문제를 풀어줄 Continual Learning 기능을 살펴보겠습니다.
1. 과적합의 함정을 풀어줄 열쇠: Continual Learning
Continual Learning 개요
NAVI AI PRO는 이러한 문제를 해결하기 위해 내부 학습 알고리즘 조정과 Confidence Score 기반으로 데이터를 선별하는 Continual Learning 방식을 적용합니다. 즉, 전체 데이터를 반복적으로 학습하는 것이 아니라, 모델이 어려워하는 데이터와 새로 유입된 데이터 중 잠재적으로 학습 난이도가 높은 데이터만 선별해 학습시키는 것이죠. 이를 통해 과적합을 방지하고 신속하게 성능을 개선합니다.
강력한 Benefit 4가지
Continual Learning은 기존 모델을 그대로 활용하면서도, 전체 데이터셋을 처음부터 다시 학습하지 않고 새로운 데이터와 불량 유형만 빠르게 학습시킵니다 또한, 단 3번의 클릭만으로 재학습을 완료할 수 있는 사용자 친화적인 UI를 제공해 누구나 손쉽게 사용할 수 있습니다.
2. Continual Learning이 가장 필요한 순간
CASE 1. 이미 학습을 마친 모델에 새로운 데이터만 추가해서 성능을 끌어올리고 싶은 경우
- 기존방식 :
새로운 데이터를 반영하기 위해 전체 데이터셋을 다시 구성하고, 처음부터 전체 데이터셋을 재학습하는 방식
↓
- Continual Learning 방식 :
전체 데이터를 다시 학습하는 대신, 새로운 데이터에 집중함으로써, 모델 최적화 시간을 대폭 단축하는 방식
Continual Learning 기능은 기존 모델의 성능 최적화를 위해 전체 데이터를 재학습하는 대신 새로운 데이터만 빠르게 학습할 수 있도록 도와줍니다. 따라서, 모델 최적화 시간이 획기적으로 줄어들 뿐만 아니라 기존 성능을 유지하면서도 새로운 패턴이나 특징을 빠르게 반영할 수 있어, 변화하는 제조 환경에도 신속하고 유연하게 대응할 수 있습니다.
- Data Continual Learning 적용
Data Continual Learning은 기존 클래스 내에서 새로운 데이터가 추가될 때 모델 성능을 업데이트 하기 위해 사용하는 방법으로 효율적인 데이터 샘플링과 동적인 러닝 레이트(Learning Rate) 조절을 통해 학습 속도를 높이는 것뿐만 아니라, 과적합(Over fitting) 없이 모델의 전반적인 성능과 효율성을 함께 개선할 수 있습니다.
- 기존 클래스의 데이터 증가에 초점
- 모델 구조의 큰 변경 없이 가중치 업데이트
- 효율적인 Data Sampling
- 동적인 Learning Rate 조절
- 학습 시간 단축 (기존 방식 대비 평균 60% 감소)
- 과적합 없는 지속적 성능 향상
- 새로운 패턴이나 특징의 빠른 학습
- UI를 통한 간단한 새 데이터 셋 추가 기능
CASE 2. 공정 과정에 문제가 생겨 새로운 불량 유형이 발생한 경우
- 기존방식 :
새로운 불량 유형을 포함하여 전체 데이터 셋을 재구성하고, 새로운 클래스를 인식하기 위해 모델 구조 자체를 수정하는 방식
↓
- Continual Learning 방식 :
기존 모델이 학습한 특징 추출 능력을 유지하면서도, 새로운 데이터를 학습할 수 있도록 분류기 부분만을 효과적으로 수정하여 기존 데이터 셋과 새 데이터 셋을 합쳐 재구성하는 프로세스를 단순화하는 방식
Class Continual Learning의 적용
Class Continual Learning은 제조 현장에서 새롭게 등장하는 불량 유형에 빠르게 대응할 수 있는 방법입니다. 핵심은 두 가지인데요. 바로 기존 모델의 지식을 최대한 활용하는 전이 학습(Transfer Learning)과 최소한의 데이터로 효과를 극대화하는 데이터 샘플링입니다. 전이 학습을 통해 이미 학습된 지식을 새로운 데이터에 적용하면, 모델은 훨씬 빠르게 학습할 수 있습니다. 여기에 전략적인 데이터샘플링을 더하면, 많은 데이터를 쓰지 않고도 최대의 학습 효과를 얻을 수 있죠. 이러한 접근을 통해 짧은 시간 안에 모델 성능을 최적화하고, 새로운 불량 유형까지 효과적으로 검출할 수 있습니다.
- 새로운 클래스 추가에 따른 모델 구조 변경 필요
- 기존 지식 보존과 동시에 새로운 클래스 학습
- 전이 학습을 통한 특징 추출 능력 유지
- 분류기 부분의 효과적인 수정
- 기존 불량 유형 탐지 능력 유지
- 새로운 불량 유형 효과적 학습 및 식별
- 모델 재 학습 과정 간소화
- 기존 방식 대비 성능 향상 (새로운 클래스에 대한 빠른 적응)
- 소프트웨어의 자동 데이터 셋 구성 및 모델 구조 수정 기능
CASE 3. 복잡한 과정없이 신속하고 간편하게 재학습을 하고 싶은 경우
NAVI AI PRO를 사용하면, 재학습을 위해 번거로운 절차를 거칠 필요가 없습니다. 누구나 손쉽게 단 세 번의 클릭만으로 최신 상태의 모델을 유지하고 관리할 수 있습니다.
과정은 아주 간단합니다.
마치 전문가가 곁에서 도와주는 것처럼, 누구나 손쉽게 최신 상태의 모델을 관리하고 유지할 수 있어요!
3. 마치며
제조 현장의 AI 도입이 늘어나고 있지만, 여전히 많은 기업들이 데이터 증가와 성능 저하라는 딜레마에 직면해 있습니다. NAVI AI PRO는 이러한 근본적인 문제를 해결하기 위해 만들어졌습니다.
더 이상 데이터가 늘어나는 걸 부담스러워하지 마세요. 예측하기 어려운 제조 환경에서도 안정적인 품질관리가 가능하며, 단 3번의 클릭만으로 새로운 불량 유형에도 즉시 대응할 수 있습니다.
NAVI AI PRO와 함께 차원이 다른 제조 AI를 경험해보세요!
