AI가 레이블 없이 학습하는 방법: 자가지도 학습이 변화를 이끄는 이유

자기지도 학습(Self-Supervised Learning, SSL)은 레이블이 없는 방대한 이미지, 텍스트, 음성 데이터를 활용해 모델이 스스로 유의미한 특징을 학습하는 기술로, 수작업 라벨링 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 본 코드 예제는 이미지 분류를 위해 SSL을 적용하는 과정을 보여줍니다. 먼저, 무작위 크롭, 회전, 색상 왜곡, 그레이스케일 변환 등의 증강 기법을 사용해 동일 이미지를 두 개의 변형된 샘플로 만드는 대칭 데이터셋을 구성합니다. 그 후, ResNet18 기반의 인코더 모델이 입력 이미지에서 특징을 추출하고, NT-Xent 손실 함수를 통해 두 변형 이미지의 표현이 유사하게 학습되도록 유도합니다. 이 과정을 5에포크 동안 수행해 데이터의 일반화된 특징을 사전 학습합니다. 이후, 작은 레이블 데이터셋(고양이 vs 강아지)을 사용해 사전 학습된 인코더를 고정하고, 새로운 분류기(FC 레이어)를 추가해 미세 조정(fine-tuning)을 수행합니다. 결과적으로, 레이블이 적은 데이터로도 높은 성능을 달성할 수 있습니다. 이처럼 자기지도 학습은 GPT, ViT 등 주요 AI 모델의 핵심 기반 기술이며, 레이블링이 어려운 전문 분야나 소규모 데이터셋에도 효과적으로 적용 가능해 AI 성능과 효율성을 극대화할 수 있는 핵심 전략입니다.