Inductive bias는 머신러닝 모델이 학습을 시작할 때, 주어진 데이터로부터 일반화된 규칙을 도출하는 데 도움을 주는 선험적인 가정이나 편향을 의미합니다. 쉽게 말해, 모델이 특정 문제를 해결하기 위해 "이렇게 행동할 것이다"라고 미리 설정한 규칙이나 전제를 말합니다. 이는 학습 과정에서 데이터가 부족하거나 노이즈가 많을 때 중요한 역할을 합니다. 머신러닝 모델은 데이터를 통해 패턴을 학습하고, 그 패턴을 기반으로 보지 못한 데이터를 예측해야 하기 때문에, inductive bias가 없다면 과적합이나 부적절한 일반화가 발생할 수 있습니다.
Inductive Bias의 중요성
모든 머신러닝 알고리즘은 제한된 데이터를 기반으로 학습하므로, 그 자체로는 모든 가능한 입력에 대해 학습을 하지 못합니다. 이러한 제한된 데이터에서 일반화하기 위해서는 모델이 어떤 가정을 두어야 하는데, 그 가정이 바로 inductive bias입니다. 예를 들어, 선형 회귀 모델은 "데이터가 선형 관계를 따른다"는 가정을 두며, **CNN(합성곱 신경망)**은 "이미지에서 인접한 픽셀들이 관련이 있다"는 가정을 두는 식입니다.
종류
- 지식 기반의 inductive bias: 도메인 지식을 바탕으로 특정 규칙이나 패턴을 모델에 적용하는 방식입니다. 예를 들어, 의학 데이터에서 질병의 특정 증상들이 함께 나타날 확률이 높다는 사실을 반영할 수 있습니다.
- 구조적 inductive bias: 모델의 구조나 알고리즘에서 유도되는 편향입니다. 예를 들어, CNN은 지역적 패턴을 강조하며, RNN(순환 신경망)은 시간적 연속성을 강조하는 구조적 inductive bias를 가지고 있습니다.
모델에 따른 inductive bias
각 머신러닝 모델은 고유의 inductive bias를 가지고 있으며, 이는 모델의 성능과 학습 능력에 큰 영향을 미칩니다. 예를 들어, 딥러닝 모델은 일반적으로 매우 강력한 inductive bias를 가지고 있으며, 대량의 데이터와 충분한 계산 자원을 통해 다양한 패턴을 학습할 수 있습니다. 반면, 전통적인 기계 학습 알고리즘은 더 명시적인 규칙이나 모델 구조를 통해 학습이 이루어집니다.
결론
Inductive bias는 머신러닝에서 중요한 역할을 하며, 이를 적절하게 설정하는 것이 모델의 성능을 좌우할 수 있습니다. 잘못된 inductive bias는 모델이 데이터를 잘못 해석하거나 일반화 능력이 떨어지게 만들 수 있습니다. 따라서 각 문제에 맞는 적절한 inductive bias를 설정하는 것이 머신러닝 모델의 성공적인 학습에 중요한 요소입니다.