확장되고 있는 인공 지능 분야의 다양한 장점 중 하나로 방대하고 복잡한 데이터를 이해하는 능력을 꼽을 수 있습니다. 실제 정보를 처리하는 과정에서 기본적인 과제 중 하나는 유사성을 판단하는 것입니다. 컴퓨터는 정확한 수치 계산에 능하지만 이미지, 텍스트 또는 말과 같은 복잡한 개체 간의 유사성을 계산하는 데는 어려움을 겪습니다. 이럴 때는 임베딩이 해답입니다.
임베딩은 머신 러닝(ML)과 자연어 처리(NLP)의 필수 개념으로, 복잡한 데이터를 보다 간단하고 이해하기 쉬운 형태로 변환하는 전문 기술입니다. 이를 위해 텍스트나 이미지와 같은 고차원 정보를 컴팩트한 숫자 벡터로 변환하며, 이 과정을 보통 차원 축소라고 합니다. 이러한 변환을 통해 모델은 본질적으로 속성이 많아서 다른 방식이라면 해석이 불가능할 수 있는 데이터 내에서 기본적인 의미와 관계를 포착할 수 있습니다.
간단히 말하자면 임베딩이 머신 러닝에서 수행하는 중요한 역할은 복잡한 데이터를 단순하고 관리 가능한 양식으로 바꾸는 것입니다. 그럴 통해 결과적으로 다음과 같은 이점이 생깁니다.
차원 축소는 대규모 데이터 세트를 더 낮은 차원의 표현으로 변환하여 단순화합니다. 임베딩은 데이터를 보다 쉽게 관리하고 머신 러닝 모델의 효율성을 개선할 수 있도록 필수 정보의 손실 없이 차원의 수를 줄입니다.
임베딩은 모델이 복잡한 관계를 이해하고 해석할 수 있도록 데이터의 의미론적 의미를 포착합니다. 이 기능을 통해 모델이 언어의 미묘한 뉘앙스를 파악할 수 있으므로 감정 분석 및 기계 번역 등의 자연어 처리 작업이 개선됩니다.
대규모 언어 모델(LLM)은 임베딩의 이점을 크게 누릴 수 있습니다. 임베딩은 이러한 모델이 사람과 같은 텍스트를 이해하고 생성할 수 있도록 기반을 제공합니다. GPT 모델과 같은 LLM은 단어와 구문을 벡터로 표현하여 일관되고 맥락에 맞는 응답을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 챗봇이나 생성형 AI(GenAI)와 같은 애플리케이션의 정확성과 관련성이 향상됩니다.
임베딩을 사용하면 t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)와 같은 기술을 통해 데이터 클러스터와 관계를 시각적으로 의미 있게 표현할 수 있습니다. 이러한 시각화는 데이터 패턴을 이해하고, 이상 징후를 탐지하며, 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
머신 러닝 알고리즘이 효과적으로 작동하기 위해서는 다양한 유형의 복잡한 데이터를 처리할 수 있어야 하는 것처럼, 각자 고유한 방식으로 해당 데이터를 표현하는 임베딩 모델이 다양하게 존재합니다. 가장 일반적인 임베딩 모델은 다음과 같습니다.
PCA는 차원 축소에 사용되는 통계적 방법입니다. 데이터가 가장 많이 변동하는 방향(주성분이라고도 함)을 파악하고, 데이터를 이러한 방향으로 투영합니다. 결과적으로 원본 데이터의 기본적인 특징을 파악하는 벡터가 단순화되어 분석을 관리하기가 더욱 용이해집니다.
Google에서 개발한 word2vec는 단어 임베딩을 생성하는 신경망 기반 모델입니다. 대규모 텍스트 데이터 세트를 학습하여 단어 간의 의미론적 관계를 포착합니다. Word2vec에는 CBOW(Continuous Bag Of Words)와 스킵그램(skip-gram)이라는 두 가지 주요 변형이 있습니다. CBOW는 맥락에서 대상 단어를 예측하는 반면, 스킵그램은 주어진 대상 단어로 맥락을 예측합니다. 두 방식 모두 단어의 의미와 관계를 반영하는 복잡한 벡터 표현을 만듭니다.
SVD는 행렬 인수분해에 사용되는 기법으로, 큰 행렬(복잡한 데이터를 나타내는 데 사용되는 숫자 배열)을 더 간단하고 관리하기 쉬운 부분으로 나누는 과정입니다. 데이터의 기본 패턴과 관계를 식별하려면 행렬을 인수분해해야 합니다. SVD는 하나의 행렬을 세 개의 다른 행렬로 분해하여 원본 데이터의 기본 구조를 파악합니다. SVD는 텍스트 데이터에서 숨겨진 의미론적 구조를 찾기 위한 LSA(잠재 의미 분석)에 자주 사용되며, 이를 통해 모델은 자주 함께 사용되지 않는 단어라도 단어 간의 유사성을 파악할 수 있습니다.
벡터는 컴퓨터가 쉽게 처리할 수 있는 형식으로 데이터를 나타내는 숫자 목록입니다. 벡터의 각 숫자는 데이터의 특정 속성 또는 특징에 해당합니다. 예를 들어 어떤 머신 러닝 모델에서 벡터는 사용 빈도, 맥락, 의미론적 의미와 같은 다양한 측면을 포착하여 단어로 나타낼 수 있습니다. 이러한 모델은 복잡한 데이터를 벡터로, 즉, 숫자가 아닌 데이터를 숫자 데이터로 변환하여 데이터 내의 관계를 보다 효과적으로 분석하고 찾을 수 있습니다.
임베딩에서는 벡터를 통해 유사성을 검색하고 패턴을 인식할 수 있으므로 벡터가 매우 중요합니다. 모델이 벡터를 처리하면 어떤 벡터가 다차원 공간에서 서로 가까운지를 파악할 수 있습니다. 이러한 근접성은 유사성을 나타내므로 이를 통해 모델은 유사한 항목을 함께 그룹화할 수 있습니다. 데이터세트가 충분히 크다면 ML 알고리즘이 고차원 데이터 관계를 이해하는 것도 가능해집니다.
임베딩은 일반적으로 특정 작업에 대한 머신 러닝 모델의 학습 프로세스를 통해 생성됩니다. 여기에는 대리 문제(surrogate problem)로 알려진 비자율적 문제(supervised problem)를 설정하는 것이 포함되며, 이때 주요 목표는 결과를 예측하는 것입니다. 일례로, 모델은 텍스트 시퀀스에서 다음 단어를 예측할 수 있습니다. 이 프로세스 중에 모델은 입력 데이터를 기본 패턴과 관계를 포착하는 벡터로 인코딩하는 방법을 학습합니다.
일반적으로 임베딩을 생성하는 데 신경망이 사용됩니다. 이러한 네트워크는 여러 계층으로 구성되며 숨겨진 계층 중 하나가 입력 기능을 벡터로 변환하는 역할을 합니다. 이러한 변환은 네트워크가 수동으로 준비된 샘플에서 학습할 때 발생합니다. 엔지니어는 네트워크가 더 많은 패턴을 학습하고 더 정확한 예측을 할 수 있도록 새로운 데이터를 공급하여 이 프로세스를 안내합니다. 시간이 지남에 따라 임베딩이 개선되고 독립적으로 작동하면 모델은 벡터화 된 데이터만을 기반으로 정확한 권장 사항을 제시할 수 있게 됩니다. 엔지니어는 추가 데이터가 도입되더라도 동일한 효과를 유지할 수 있도록 이러한 임베딩을 계속 모니터링하고 세부 조정합니다.
임베딩은 다양하게 활용할 수 있으며, 여러 가지 유형의 데이터에 적용하여 머신 러닝 모델에서 효율적으로 처리할 수 있는 벡터로 변환할 수 있습니다. 일반적으로 임베딩이 가능한 개체는 다음과 같습니다.
- 단어
단어 임베딩은 텍스트를 수치 벡터로 변환하여 단어 간의 의미론적 관계를 포착합니다. 이는 언어 번역이나 감정 분석과 같은 작업에 매우 중요합니다. - 이미지
이미지 임베딩은 모델이 이미지 내의 패턴과 특징을 인식할 수 있도록 시각적 데이터를 벡터로 변환합니다. 이는 안면 인식이나 물체 탐지와 같은 용도로 사용됩니다. - 오디오
오디오 임베딩은 모델이 음성 언어, 음악 및 기타 오디오 신호를 이해하고 처리할 수 있도록 음파를 벡터로 변환합니다. 이는 음성 인식 및 오디오 분류 작업에 필수적입니다. - 그래프
그래프 임베딩은 그래프의 노드와 에지를 벡터로 나타내며 구조적 정보를 보존합니다. 이는 링크 예측, 노드 분류, 소셜 네트워크 분석과 같은 작업에 도움이 됩니다.
앞서 언급했듯이 임베딩은 일반적으로 텍스트, 이미지, 그래프와 같은 개체를 숫자 배열인 벡터로 변환하는 것을 의미합니다. 이러한 벡터를 통해 모델은 데이터 내의 유사성과 패턴을 인식할 수 있습니다.
추천 시스템에서 임베딩은 사용자와 항목을 고차원 공간에서 벡터로 표현하는 방식으로 활용됩니다. 각각의 사용자와 항목에는 과거 상호작용을 통해 학습된 임베딩 벡터가 할당됩니다. 사용자-항목 쌍의 추천 점수는 벡터의 내적을 사용하여 계산됩니다. 점수가 높을수록 사용자가 항목에 관심을 가질 가능성이 커집니다. 이 접근 방식은 사용자의 선호도와 항목 특성을 파악하여 개인화된 추천을 제공합니다.
텍스트 임베딩은 다르게 작동합니다. 텍스트는 LLM 사전 학습 프로세스의 일부로 학습됩니다. 사전 학습 과정에서 이러한 모델은 방대한 양의 텍스트에 노출되므로 맥락에 따른 단어, 구문, 문장 사이의 관계를 식별할 수 있습니다. 모델은 특정한 다른 단어와 함께 다양한 상황에서 나타나는 빈도에 따라 각 단어나 구문에 고유한 벡터를 할당합니다. 이 프로세스를 통해 모델은 텍스트 내에서 동의어나 관계와 같은 의미론적 뉘앙스를 포착할 수 있습니다. 이는 모델이 인간의 언어를 이해하고 생성하며 정확하게 처리하는 데 도움이 됩니다.
임베딩은 머신 러닝에서 광범위하게 활용되며, 다양한 작업에 필수적입니다. 몇 가지 주목할 만한 예는 다음과 같습니다.
- 컴퓨터 비전
임베딩은 이미지를 수치 벡터로 변환하여 이미지 내의 중요한 특징과 패턴을 포착하는 데 사용됩니다. 이러한 변환을 통해 이미지 분류, 사물 탐지, 얼굴 인식과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. - 추천 시스템
임베딩을 통해 사용자와 항목(예: 영화 또는 제품)을 벡터로 표현할 수 있습니다. 이러한 벡터는 사용자의 선호도와 항목 특성을 반영하는 잠재 피처를 캡처합니다. 추천 시스템은 사용자 및 항목 임베딩 간의 유사성을 비교하는 방식으로 사용자가 관심을 가질 만한 항목을 예측할 수 있습니다. - 의미론적 검색
의미론적 검색은 키워드 일치에만 의존하는 것이 아니라 임베딩을 통해 쿼리의 맥락과 의미를 이해하여 검색 결과를 개선합니다. 임베딩은 검색 시스템이 사용자 요청과 의미론적으로 유사한 문서를 찾을 수 있도록 검색 쿼리와 문서를 모두 벡터로 변환합니다. - 지능형 문서 처리
지능형 문서 처리에서 임베딩은 텍스트 데이터를 텍스트 내의 의미와 관계를 포착하는 벡터로 변환하는 데 도움이 됩니다. 이는 문서 분류, 감정 분석, 정보 추출 등의 작업에 유용합니다. 임베딩을 사용하면 모델이 문서의 내용을 더 정확하게 이해하고 처리할 수 있습니다.
임베딩은 머신 러닝의 혁신적인 도구로, 복잡한 데이터를 단순화하고 이해하는 데 도움이 됩니다. 조직은 ServiceNow의 첨단 AI 솔루션을 통해 이러한 기능을 활용할 수 있습니다.
ServiceNow는 플랫폼 내에서 임베딩을 구현할 수 있는 포괄적인 기능을 제공합니다. ServiceNow의 AI 기반 애플리케이션은 정교한 임베딩 모델을 기반으로 티켓을 자동으로 분류 및 라우팅하고, 문제가 발생하기 전에 예측하며, 맞춤형 추천을 제공할 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 모든 산업의 기업이 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.
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