손글씨 인식을 위한 AI 모델 훈련하기

제목: 손글씨 인식을 위한 AI 모델 훈련하기

목차

1. 소개
2. 데이터셋 소개
3. AI 모델 훈련 단계
   1. 가장 기본적인 모델
   2. 조금 더 발전된 모델
   3. 상당히 똑똑한 모델
   4. 최고의 모델
4. 훈련 결과
5. 모델의 활용성
6. 마무리

손글씨 인식을 위한 AI 모델 훈련하기

이 글에서는 70,000개의 손글씨 숫자를 인식할 수 있는 AI를 훈련하는 방법을 알려드리겠습니다. 매우 간단한 모델부터 복잡한 모델까지 여러 개의 모델을 훈련하고, 마지막으로 99%의 정확도를 가진 모델이 있는지 테스트해보겠습니다. 먼저, 우리는 70,028개의 28x28 픽셀 회색조 숫자 이미지들로 이루어진 MNIST 데이터셋을 사용할 것입니다. 이 데이터셋은 이미지 인식 모델을 테스트하고 훈련하는 데 사용되며, 신경망에 대해 배울 때 첫 번째로 접하는 것입니다. 전체 데이터셋을 60,000개로 훈련에 사용하고, 나머지 10,000개의 이미지는 모델 테스트에 사용할 것입니다. 각 모델에 먼저 훈련 데이터를 주고 학습한 다음, 나머지 이미지로 퀴즈를 내어 성능을 측정할 것입니다. 이제 첫 번째로 가장 기본적인 모델부터 시작해보겠습니다.

1. 가장 기본적인 모델

이 가장 기본적인 모델은 단 하나의 레이어만을 가지고 있습니다. 이는 간단한 선형 분류기로, 데이터셋을 다운로드한 후에 랜덤 이미지를 모델에 통과시키고 예측 결과를 확인하는 방식으로 동작합니다. 그런 다음, 모델이 얼마나 잘못된 예측을 했는지 계산하고, 이를 토대로 모델의 파라미터를 조정하여 성능을 향상시킵니다. 이 과정을 역전파라고 합니다. 모델을 훈련시키면서 성능이 점점 향상되지만, 어느 시점에서는 성능의 개선이 멈추고 오히려 저하되며, 이유에 대해서는 여전히 정확히 알 수 없습니다. 하지만 최종적으로 91.29%의 정확도를 달성한 것을 확인할 수 있습니다. 이 모델은 어려운 숫자들도 몇 개는 틀릴 수 있지만 대체로 잘 인식하는 편입니다.

2. 조금 더 발전된 모델

두 번째 모델은 중간 레이어를 최대한 활용합니다. 하나의 뉴런이 아닌 256개의 뉴런으로 구성된 중간 레이어를 가집니다. 이번에는 한 개가 아닌 두 개의 중간 레이어를 사용하고, 이전 모델보다 더 좋은 성능을 기대해볼 수 있습니다. 하지만 예상과는 달리 35.6초의 훈련 시간으로 92%의 정확도를 달성했을 뿐이었습니다. 이 성능이 예상보다 낮은 이유는 가중치와 편향의 개수 때문일 것입니다. 이는 정확한 이유를 알지 못하지만 여전히 좋은 성능을 내는 편입니다. 몇가지 기본적인 숫자들도 틀릴 수 있지만, 전체적으로 높은 정확도를 보여줍니다.

3. 상당히 똑똑한 모델

세 번째 모델은 합성곱 신경망(CNN) 구조를 사용합니다. 이 모델은 기존의 완전히 연결된 신경망과는 다르게 특징 추출(feature extraction) 단계를 추가하였습니다. 이미지를 네트워크에 전달하기 전에 이미지의 주요 특징들을 추출하고, 컨볼루션(convolution)과 맥스 풀링(max pooling)을 통해 이를 수행합니다. 이로써 이미지의 784개의 픽셀 값 대신, 주요 특징들이 계산되어 모델에 전달됩니다. 이러한 CNN 구조의 모델은 96초의 훈련 시간 동안 98.6%의 정확도를 달성하였습니다. 대부분의 숫자를 정확하게 인식하는 편이며, 다소 어려운 숫자들도 일부 틀릴 수 있습니다. 약간 두껍게 그려진 5와 7을 잘못 예측하는 경우가 있지만, 전반적으로 놀라운 성능을 보여줍니다.

4. 최고의 모델

마지막으로 최고의 모델인 Alexander를 소개합니다. 이 모델은 총 5개의 합성곱 레이어, 5개의 렐루 활성화 함수, 맥스 풀링, 그리고 8192개의 연결된 뉴런으로 이루어진 거대한 모델입니다. 이 모델을 훈련하고 나서, 정확도 99.21%를 달성하였습니다. Alexander 모델은 숫자들을 완벽하게 분류하고, 모든 숫자에 대해 맞추지만 몇몇 7을 2로 잘못 예측하는 경우가 있는 것 같습니다. 이 모델을 사용하면 MNIST 데이터셋 외에도 옷의 이미지가 담긴 Fashion MNIST 데이터셋 등 다른 데이터셋에도 적용할 수 있습니다. 코드는 공유된 Google Colab 노트북에서 실행할 수 있으며, GPU를 활용하여 속도를 높일 수 있습니다.

5. 결론

이 글에서는 손글씨 인식을 위한 다양한 AI 모델을 훈련하는 방법을 알아보았습니다. 매우 간단한 모델부터 복잡한 모델까지 다양한 방법을 사용하며, 최고의 모델에서는 놀라운 정확도를 보여주었습니다. AI의 발전으로 손글씨 인식은 점점 더 정확해지고 있으며, 다양한 분야에서 활용할 수 있는 기술이 될 것입니다.

6. FAQ

Q1. 다른 데이터셋에도 같은 모델을 사용할 수 있나요? A1. 네, 다른 데이터셋에도 같은 구조의 모델을 사용할 수 있습니다. 모델의 입력과 출력 차원에 맞게 데이터를 전처리하면 됩니다.

Q2. 모델 훈련에 얼마나 많은 시간이 걸리나요? A2. 모델의 복잡도에 따라 시간이 달라질 수 있습니다. 최고의 모델인 Alexander 모델은 10분 10초가 걸렸습니다.

Q3. 모델을 변경하려면 어떻게 해야 하나요? A3. 공유된 Google Colab 노트북에서 코드를 수정하여 모델을 변경할 수 있습니다.

각 주제의 특징:

1. 가장 기본적인 모델: 단일 레이어를 가지는 선형 분류기로 간단하면서도 한계가 있는 모델.
2. 조금 더 발전된 모델: 중간 레이어의 크기를 증가시킴으로써 성능을 향상시킨 모델.
3. 상당히 똑똑한 모델: 합성곱 신경망(CNN) 구조를 도입하여 훈련 데이터에서 더 나은 특징을 추출하는 모델.
4. 최고의 모델: 합성곱 레이어, 렐루 활성화 함수, 맥스 풀링 및 여러 연결된 뉴런으로 구성된 최고 수준의 모델.

모델의 장점:

• 가장 기본적인 모델: 간단하고 빠른 훈련 속도, 일반적인 숫자에 대한 높은 정확도.
• 조금 더 발전된 모델: 중간 레이어의 크기 증가로 인한 성능 향상.
• 상당히 똑똑한 모델: 합성곱 구조를 도입하여 어려운 숫자에 대한 높은 정확도.
• 최고의 모델: 가장 높은 정확도, 거의 모든 숫자를 정확하게 분류.

모델의 단점:

• 가장 기본적인 모델: 훈련이 어느 시점에서 더 이상 개선되지 않거나 저하되는 경우가 있음.
• 조금 더 발전된 모델: 예상보다 성능이 낮을 수 있으며, 이유를 명확히 파악하기 어려움.
• 상당히 똑똑한 모델: 일부 어려운 숫자를 잘못 인식할 수 있음.

추가 자원:

• 샘플 코드: [Google Colab 노트북 링크]

자주 묻는 질문:

Q: 다른 데이터셋에도 같은 모델을 사용할 수 있나요? A: 네, 같은 모델 구조를 사용하여 다른 데이터셋에 대해 훈련할 수 있습니다. 입력과 출력 차원을 맞추기만 하면 됩니다.

Q: 모델 훈련에 얼마나 많은 시간이 걸리나요? A: 모델의 복잡도에 따라 시간이 다르지만, Alexander 모델의 경우 10분 10초가 소요되었습니다.

Q: 모델을 변경하려면 어떻게 해야 하나요? A: 공유된 Google Colab 노트북에서 코드를 수정하여 다른 모델로 변경할 수 있습니다.