GAN(생성적 대립 신경망)은 생성자와 판별자라는 두 개의 신경망으로 구성된 AI 모델로, 생성자는 학습 세트와 유사한 가짜 데이터를 생성하고 판별자는 데이터의 진위를 판단하는 방식으로 서로 경쟁하면서 성능을 개선합니다.
생성형 AI는 인공 지능 분야에서 최근 몇 년 동안 이루어진 가장 중대한 기술 발전 중 하나입니다. 표면적으로 이러한 도약은 강력하고 기능이 뛰어나며 널리 사용되는 AI 솔루션의 도입으로 하룻밤 사이에 세상을 변화시킨 것처럼 느껴질 수 있습니다. 하지만 실제로 AI의 새로운 생성적 역량은 수십 년에 걸쳐 이루어진 여러 지원 기술의 연구와 개발의 정점입니다. 생성적 대립 신경망, 즉 GAN의 개념은 인공 지능의 환경을 형성하는 데 중추적인 역할을 한 혁신 중 하나입니다.
GAN의 기원
GAN은 2014년에 Ian Goodfellow와 몇몇 동료들에 의해 처음 개념화되었습니다. 그들이 직면한 문제는 제공된 데이터를 기반으로 원본과 같은 사실적인 "사진"을 생성할 수 있는 컴퓨터 시스템을 어떻게 개발할 것인가 하는 것이었습니다. 엄청난 수학적 계산이 수반될 것이라는 막막한 전망에 마주했을 때 Goodfellow는 한 가지 아이디어를 떠올렸습니다. "한 네트워크에는 이미지를 생성하는 작업을, 다른 네트워크에는 이미지에서 결함을 찾는 작업을 맡기면 어떨까?"라고 말입니다. 그러면 두 네트워크가 함께 작동하여 가짜 이미지가 검사를 통과할 때까지 반복적으로 새 버전을 제시하고 오류를 식별할 수 있습니다.
최초의 생성적 대립 신경망은 이러한 아이디어에서 탄생했습니다. 이 혁신적인 프레임워크는 서로 대립하는 두 시스템이 경쟁을 통해 한쪽의 이득이 다른 쪽의 손실을 가져오는 방식입니다. 시간이 지남에 따라 두 네트워크의 역량이 향상되어 점점 더 정교한 데이터를 생성하게 됩니다.
생성적 대립 신경망은 AI가 생성한 아트워크와 합성 이미지 또는 비디오 제작부터 제품의 개인화 및 확률적 분포 모델링 지원에 이르기까지 다양한 도메인에서 고품질의 사실적인 데이터를 생성하는 고유한 기능 때문에 상당한 관심을 불러일으켰습니다. 간단히 말해, 즉흥적인 사고 실험으로 시작된 것이 상당히 실용적인 응용을 수행하는 입증된 기술로 성장했습니다. 이것은 기계가 학습하고 생성하는 방식과 기업이 이를 통해 이점을 누리는 방식을 변화시켰습니다.
비즈니스 애플리케이션에 GAN 솔루션을 적용할 경우 여러 가지 강력한 이점이 있습니다. 다음을 고려하세요.
GAN은 실제 데이터 분포를 모방하는 새로운 데이터를 생성하는 데 탁월합니다. GAN은 데이터 증강에 매우 유용하며 추가적인 실제 데이터 없이 머신 러닝 모델을 개선합니다. 또한 이상 징후를 효과적으로 탐지하고 새로운 설계와 개념을 생성하는 데 있어 창의성의 수준을 높입니다.
사실적이고 충실도가 높은 결과를 생성하는 것으로 알려진 GAN은 세부적인 이미지 및 비디오 합성이 필요한 분야에서 중요한 역할을 합니다. 가상 시스템에서 사실적인 환경을 생성하든, 음악에서 새로운 오디오 시퀀스를 생성하든, GAN 출력의 품질은 점점 실제 녹음이나 이미지와 구분하기 어려워지고 있습니다. 이는 미디어가 아닌 데이터에도 적용됩니다. GAN 프로세스는 실제 데이터 세트의 품질과 일치할 때까지 모든 유형의 합성 정보를 개선할 수 있습니다.
GAN의 눈에 띄는 특징 중 하나는 레이블이 지정된 데이터 세트 없이 학습할 수 있는 기능입니다. 이는 레이블이 지정된 데이터를 구하기 어렵거나 구하는 데 비용이 많이 드는 상황에서 매우 유용합니다. GAN의 자율성은 특정 조직이나 개인이 프레임워크 내에서 작업하는 것을 방해하는 주요 장벽 중 하나를 제거합니다.
GAN은 복잡한 데이터 분포를 자율적으로 모방하는 고유한 역량을 가지고 있어 매우 구체적인 데이터 세트를 효율적으로 생산할 수 있습니다. 이 기능은 대량의 데이터를 신속하게 생성해야 하는 사용 사례에서 특히 유용하며, 수동 데이터 생성의 필요성을 크게 줄여줍니다.
GAN은 데이터 생성 및 개선 과정의 일부를 자동화함으로써 이러한 작업에 소요되는 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 이러한 인력 감소는 비용을 절감할 뿐만 아니라 인적 자원을 더 전략적인 활동에 투입할 수 있게 함으로써 인력 할당을 최적화하고 생산성을 향상시킵니다.
앞서 언급했듯이 생성적 대립 신경망은 대립하는 프로세스를 통해 동시에 학습된 두 가지 주요 신경망 모델로 구성됩니다. 이렇게 상반되는 네트워크를 생성자 모델과 판별자 모델이라고 합니다.
생성자의 주요 임무는 실제 데이터와 구분할 수 없는 데이터를 생성하는 것입니다. 무작위 노이즈 입력으로 시작하는 생성자는 이 입력을 사용하여 데이터의 세부 정보와 품질을 점진적으로 개선하도록 설계된 레이어 네트워크를 통해 데이터 출력을 생성합니다. 생성자는 시간이 지남에 따라 출력의 진위에 대한 판별자의 피드백을 바탕으로 개선되며, 궁극적인 목표는 판별자를 속여 진짜라고 생각하게 할 정도로 설득력 있는 데이터를 생성하는 것입니다.
판별자는 GAN 설정에서 평가자 역할을 합니다. 판별자는 데이터를 평가하여 실제 데이터 세트에서 나온 실제 데이터인지 생성자에서 나온 가짜 데이터인지 판단합니다. 판별자의 목표는 입력 데이터를 정확하게 분류하여 생성자에 출력 품질에 대한 중요한 피드백을 제공하는 것입니다. 이 모델은 생성자가 더 효과적이고 현실적인 출력을 생성하도록 유도함으로써 생성자를 개선하는 데 도움을 줍니다.
생성적 대립 신경망은 등장한 지 10여 년 만에 다양한 응용 분야와 과제에 적합하도록 여러 가지 변형된 형태로 진화했습니다. 이러한 변형 중 많은 수가 이미지 생성에 특화되어 있지만, 다른 용도로 적용할 수 있는 경우도 많습니다.
일반적인 GAN의 유형은 다음과 같습니다.
바닐라 GAN
GAN의 가장 단순한 형태로, 이 경우 생성자와 판별자는 단순한 신경망입니다. 바닐라 GAN은 더 복잡한 모델의 기본 아키텍처를 형성하지만, 고도의 복잡성을 요구하는 작업에는 충분하지 않을 수 있습니다.cGAN(조건부 GAN)
이러한 GAN은 생성자와 판별자에 추가 정보를 조건으로 설정하여 모델이 지정된 레이블이나 태그와 관련된 데이터를 생성할 수 있도록 합니다. 이 접근 방식은 더 목표가 명확하고 관련성 있는 데이터 생성을 가능하게 합니다.DCGAN(심층 합성곱 GAN)
합성곱 신경망을 통합하는 DCGAN은 특히 이미지 관련 작업에 효과적입니다. DCGAN은 생성자와 판별자에서 합성곱과 전치 합성곱 레이어를 활용하여 이미지 생성 품질을 향상시킵니다.LAPGAN(라플라시안 피라미드 GAN)
LAPGAN은 피라미드 구조로 배열된 일련의 GAN을 사용하여 저해상도의 이미지를 고해상도로 상향하는 방식으로 이미지를 생성합니다. 피라미드의 각 단계에서 이미지의 세부 사항이 개선되므로 더 높은 해상도의 결과물을 생성할 수 있습니다.SRGAN(초고해상도 GAN)
SRGAN은 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 변환하는 데 중점을 두고, 대립적 학습 기법을 적용하여 저해상도에서 고해상도로 매핑하는 방법을 학습하므로 크게 다운샘플링된 사진에서 실사 수준의 텍스처를 복구하는 데 도움이 됩니다.
GAN은 생성자와 판별자 모델 간의 역동적이고 경쟁적인 프로세스를 통해 작동합니다. 이 프로세스를 통해 생성된 출력의 품질과 현실성이 점진적으로 향상됩니다. 여기에는 다음과 같은 단계가 포함됩니다.
초기화
생성자와 판별자는 특정 결과에 편향될 위험을 제거하기 위해 임의의 학습 매개변수로 초기화됩니다. 이러한 "가중치"는 프로세스 전반에 걸쳐 미세 조정됩니다.생성자가 합성 데이터 제공
생성자가 무작위 노이즈 입력에서 데이터를 생성하고 실제 데이터 분포를 모방하려고 시도합니다.판별자가 평가 및 응답
판별자 모델이 실제 데이터와 생성자에서 나온 합성 데이터를 모두 평가하고, 어떤 데이터가 진짜이고 가짜인지 정확하게 분류하려고 시도합니다.데이터가 식별되고 피드백이 제공되면 보상 제공
GAN 훈련의 보상이란 판별자의 성능에 따라 모델 매개변수를 조정하는 것을 말합니다. 판별자가 진짜 데이터와 가짜 데이터를 정확하게 구분하면 매개변수에 필요한 조정이 줄어들어 "보상"을 받게 됩니다. 반대로 실패할 경우에는 정확도를 높이기 위해 더 많은 변경이 이루어집니다. 생성자는 또한 판별자를 성공적으로 속일 수 있는지에 따라 조정됩니다.반복적 학습 프로세스가 계속됨
이 프로세스는 생성자와 판별자 간의 지속적인 교환을 통해 반복되며, 판별자가 더 이상 실제 데이터와 합성 데이터를 확실하게 구분할 수 없을 때까지 각 주기를 통해 개선됩니다.
GAN 구현에는 네트워크가 효과적이고 효율적으로 작동하도록 설계된 몇 가지 핵심 프로세스가 포함됩니다. 다음의 각 요소는 GAN의 아키텍처와 기능에 필수적입니다.
필요한 라이브러리 가져오기
필요한 소프트웨어 라이브러리를 가져와 코딩 환경을 설정하면 머신 러닝과 데이터 처리에 필요한 도구와 기능을 사용할 수 있습니다.변환 정의
변환은 데이터를 신경망에 적합한 형식으로 전처리하는 데 사용되며, 입력 데이터가 정규화되거나 증강되어 훈련이 개선되도록 합니다.데이터 세트 로딩
여기에는 GAN이 학습할 데이터를 준비하고 로드하는 작업이 포함됩니다. 이러한 데이터는 이미지, 텍스트 또는 문제에 적용할 수 있는 다른 형태의 데이터가 될 수 있습니다.이후 프로세스에서 사용할 매개변수 정의
학습률, 에포크 수, 배치 크기 등의 핵심 매개변수를 설정하면 모델 훈련 방식을 결정하는 데 도움이 됩니다.생성자를 빌드하기 위한 유틸리티 클래스 정의
이 클래스는 생성자의 아키텍처를 캡슐화하여 새로운 데이터를 생성하는 데 중요한 레이어와 그 기능을 자세히 설명합니다.판별자를 빌드하기 위한 유틸리티 클래스 정의
생성자와 마찬가지로 이 클래스는 생성된 데이터의 진위를 판단하는 판별자의 구조를 설명합니다.GAN 빌드
여기에는 생성자와 판별자를 훈련 준비가 된 단일 모델 프레임워크로 통합하는 과정이 포함됩니다.GAN 훈련
이 요소는 대립적 역학을 통해 훈련된 판별자와 생성자가 서로의 성능에 대응하여 개선되는 것을 확인합니다.
생성적 대립 신경망은 AI 분야에서 강력한 도구이며, 최신 생성형 솔루션의 기반을 마련하는 데 도움이 되었습니다. 그러나 이것에도 결점이 없는 것은 아닙니다. GAN은 효과와 적용에 영향을 미칠 수 있는 몇 가지 문제를 가지고 있습니다. 다음과 같은 잠재적 장애 요소를 신중하게 고려하고 맞춤형 접근 방식을 통해 GAN이 효과적이고 책임 있게 사용되도록 해야 합니다.
GAN은 훈련 중 불안정성이 발생하기 쉬우며, 이 경우 생성자와 판별자가 효과적으로 학습하지 못할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 연구자들은 일반적으로 손실 함수를 수정하고 네트워크의 요구 사항에 더 잘 부합하도록 아키텍처를 최적화합니다.
GAN은 노동 시간과 생산성 향상 측면에서 조직의 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있지만, 특히 크고 복잡한 데이터 세트를 사용하는 GAN 훈련에 필요한 상당한 계산 비용이 장애 요소가 될 수 있습니다. 더 효율적인 네트워크 설계를 사용하고 하드웨어 가속을 활용하여 이러한 요구 사항을 관리하는 것이 해결책이 될 수 있습니다.
많은 머신 러닝 모델과 마찬가지로, GAN은 특히 데이터 다양성이 부족할 때 훈련 데이터에 과적합될 수 있으며, 이로 인해 새로 들어온 데이터에 대한 효율성이 떨어질 수 있습니다. 정규화 기법, 데이터 증강, 데이터 세트의 다양성 증가는 이러한 위험을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
GAN이 훈련 데이터에 존재하는 편향을 복제하거나 증폭하여 불공정성이나 차별 문제를 야기할 위험이 있습니다. 이를 방지하기 위해 조직과 연구자들은 가능한 편향을 식별하고 수정하도록 설계된 알고리즘을 구현하는 동시에 훈련 데이터 세트의 다양성 확보를 우선시해야 합니다.
GAN의 "블랙 박스" 특성은 의사 결정 과정을 해석하기 어렵게 만들 수 있으며, 이는 특히 민감한 특정 응용 분야에서 문제가 될 수 있습니다. GAN의 동작을 효과적으로 추적, 이해, 설명하는 방법을 개발하는 것은 응용 분야에 대한 책임과 신뢰를 보장하는 데 필수적입니다.
최신 생성형 AI의 기반 기술인 생성적 대립 신경망은 데이터 증강과 합성 데이터 생성부터 비지도 학습과 같은 더 복잡한 응용 분야에 이르기까지 다양한 산업과 분야에서 상당한 잠재력을 보여주고 있습니다. 이러한 신경망은 데이터의 현실성과 다양성을 향상하려는 기업에 유망한 전망을 제시합니다.
ServiceNow의 Now Platform®은 GAN과 다른 AI 기반 이니셔티브를 지원하는 데 이상적인 고급 AI 역량을 통합합니다. 자연어 이해, 예측 분석, 지능형 자동화 등의 기능을 제공하여 의사 결정과 운영 효율성을 간소화함으로써 기업이 성장에 더 많은 시간과 자원을 집중할 수 있도록 합니다. 또한 복잡한 AI 작업을 안전하고 규모에 맞게 처리할 수 있는 플랫폼의 기능 덕분에 기업은 성능이나 보안에 영향을 미치지 않으면서 생성형 AI 기술의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.
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