미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트 - 1.1 - 생성 모델링이란?

생성 모델링이란?

• 확률 모델(probabilistic model)의 관점으로 보면 생성 모델은 데이터셋을 생성하는 기법을 기술한 것이다.
• 이 모델에서 샘플링(sampling)하면 새로운 데이터를 생성할 수 있다.

 

 

생성 모델링과 판별 모델링

• 판별 모델링을 수행할 때는 훈련 데이터의 각 샘플이 레이블(label)을 가져야 한다.
• 판별 모델링은 지도 학습(supervised learning)이라고 부른다.
• 생성 모델링은 레이블이 없는 데이터셋에서 수행한다.
• 생성 모델링은 비지도 학습(unsupervised learning)이다.
  • 개별 클래스의 샘플을 생성하는 방법을 학습하기 위해 레이블을 가진 데이터셋에도 적용될 수 있다.

 

수학적인 생성 모델링과 판별 모델링의 차이점

 

판별 모델링

• 판별 모델링은 샘플 x가 주어졌을 때 레이블 y의 확률 p(y|x)을 추정(estimation)한다.
• 샘플 x가 범주(category) y에 속할 확률을 추정

생성 모델링

• 샘플 x의 관측 확률 p(x)를 추정한다.
• 데이터셋이 레이블을 가지고 있다면 확률 p(x|y)를 추정하는 생성 모델을 만들 수도 있다.
• 샘플을 발견할 확률을 추정

 

 

머신러닝의 발전

• 판별 모델링의 발전은 잘 알려준 분류 작업에 대해 성능을 측정해 현존하는 방법론을 결정할 수 있기 떄문에 측정하기 쉽다.
• 생성 모델은 출력의 품질이 대부분 주관적이라 평가하기 특히 더 어렵다.

 

생성 모델의 등장

• 생성 모델링을 실용적으로 사용하는 것 외에도 생성 모델을 아주 복잡한 인공지능 문제를 푸는 열쇠로 생각하는 세 가지 이유
  1. 순전히 이론적인 관점에서 데이터를 잘 분류하는 것뿐만 아니라 먼저 데이터가 생성된 방법을 완전히 이해해야 한다.
  2. 생성 모델은 강화학습(reinforcement learning) 같은 다른 머신러닝 분야의 향후 발전을 주도적으로 이끌 가능성이 높다.
  3. 인간과 견줄만한 지능을 보유한 머신(machine)을 진짜 만든다면 생성 모델이 확실히 그 솔루션의 일부가 되어야 한다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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