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[국내논문] 학습된 머신러닝의 표류 현상에 관한 고찰
A Study on Drift Phenomenon of Trained ML 원문보기

스마트미디어저널 = Smart media journal, v.11 no.7, 2022년, pp.61 - 69  

신병춘 (전남대학교 수학과) ,  차윤석 (제노테크(주)) ,  김채윤 (제노테크(주)) ,  차병래 (광주과학기술원 AI 대학원 & 제노테크(주))

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

학습된 머신러닝은 시간 경과에 따른 학습 모델과 학습 데이터 측면의 표류 현상이 발생과 동시에 머신러닝의 성능이 퇴화하게 된다. 이를 해결하기 위한 방안으로 머신러닝의 재학습 시기를 결정하기 위한 ML 표류의 개념과 평가 방법을 제안하고자 한다. 딸기와 선명도에 따른 XAI 테스트 및 사과 이미지의 XAI 테스트를 진행하였다. 딸기의 경우 선명도 값에 따른 ML 모델의 XAI 분석의 변화는 미미하였으며 사과 이미지의 XAI의 경우 사과는 정상적으로 객체 분류히트맵 영역을 표시하였으나 사과꽃 및 꽃봉오리의 경우 그 결과가 딸기나 사과에 비해 미미하였다. 이는 사과꽃 및 꽃봉오리의 학습 이미지 수가 부족하기에 발생한 것으로 예상되며 추후 더 많은 사과꽃 및 꽃봉오리 이미지를 학습하여 테스트할 계획이다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In the learned machine learning, the performance of machine learning degrades at the same time as drift occurs in terms of learning models and learning data over time. As a solution to this problem, I would like to propose the concept and evaluation method of ML drift to determine the re-learning pe...

주제어

참고문헌 (6)

  1. Andrew P. McMahon, "Machine Learning Engineering with Python - Manage the production life cycle of machine learning models using MLOps with practical examples," Packt Publishing, 2021. 

  2. 차윤석, 박진영, 박선, 김종원, 차병래, "ML 모델의 Drift 탐지를 위한 XAI 분석에 따른 머신러닝 모델 팩토리의 제안," 스마트미디어종합학술대회, 2022년 6월 

  3. Frank Hutter, Lars Kotthoff, Joaquin Vanschroen, "Automated Machine Learning - Methods, Systems, Challenges," Springer, 2019. 

  4. IoU, https://deep-learning-study.tistory.com/402 (accessed Jul. 10, 2022) 

  5. 안재현, "XAI 설명 가능한 인공지능, 인공지능을 해부하다," 위키북스, 2020년 

  6. NVIDIA KOREA, "설명 가능한 AI란 무엇인가?," https://blogs.nvidia.co.kr/2021/07/27/what-is-explainable-ai/ (accessed Jul. 11, 2022) 

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