Anomalib: 왜 비지도학습인가?

안녕하세요, 이번 포스트에서는 Anomalib라는 머신러닝 라이브러리를 소개하고, 이 라이브러리가 왜 비지도학습에 속하는지에 대해 설명하려고 합니다.

 

 

Anomalib

Anomalib는 오픈 소스 프로젝트로, OpenVINO Toolkit을 사용하여 이상 감지 알고리즘이 구현되어 있습니다. 이 프로젝트에서는 ST-CGAN, ST-InfoGAN, ST-FUNIT 등의 알고리즘을 통해 이상 탐지를 수행합니다. 이 알고리즘들은 입력 이미지에서 이상(불량품 등)을 자동으로 탐지하는 역할을 합니다.

 

그런데 여기서 흥미로운 점은, 이 라이브러리는 '비지도 학습'에 속한다는 것입니다. 그 이유에 대해 설명하기 전에, 먼저 '마스크 이미지'라는 개념에 대해 설명하겠습니다.

 

Mask Image

마스크 이미지는 이상이 발생한 부분을 표시한 이미지입니다. 즉, 이상이 발생한 위치에는 흰색, 그렇지 않은 부분에는 검은색을 칠한 이미지입니다. 이 마스크 이미지는 학습 과정에서는 사용되지 않습니다. 대신, 학습된 모델을 테스트하거나 평가할 때 사용되어, 알고리즘의 이상 탐지 성능을 측정하는데 사용됩니다.

 

이제 본론으로 돌아와서, Anomalib가 왜 비지도 학습에 속하는지 설명하겠습니다.

비지도 학습이란, 레이블이 없는 데이터를 사용하여 모델을 학습하는 방법입니다. Anomalib에서는 모델이 "정상"과 "비정상"에 대한 레이블 없이 이미지를 보고 이상을 찾아내는 방법을 스스로 학습합니다. 즉, 모델은 불량품에 대한 정보 없이 이미지만 보고 이상을 찾아내는 방법을 스스로 배워야 합니다.

 

마스크 이미지가 사용되는 것은 이 과정과는 별개로, 학습된 모델의 성능을 평가하는 단계에서입니다. 이 과정에서 마스크 이미지는 이상이 발생한 부분이 어디인지를 표시한 '정답'의 역할을 합니다. 이를 통해 모델이 얼마나 정확하게 이상을 찾아냈는지를 평가할 수 있습니다.

즉, 마스크 이미지는 모델이 어떤 것을 배울지를 '지시'하는 것이 아니라, 모델이 얼마나 잘 배웠는지를 '평가'하는 역할을 합니다. 따라서, Anomalib는 '비지도 학습'에 속합니다.

이것이 Anomalib가 비지도학습에 속하는 이유입니다. 이 라이브러리를 통해 우리는 레이블 없이도 유용한 정보를 추출하고, 복잡한 문제를 해결할 수 있다는 것을 알 수 있습니다.

 

이 포스트가 Anomalib와 비지도 학습에 대한 이해에 도움이 되었으면 좋겠습니다.