과적합(Overfitting)과 과소적합(Underfitting): 모델 성능 저하의 주범 잡기 > 인공지능 & 머신러닝 기초와 응용

지난 시간에는 머신러닝의 기초, 기계가 스스로 학습하는 원리와 데이터의 중요성, 그리고 회귀와 분류 같은 문제 해결 방법에 대해 알아보았습니다. 이제 머신러닝 모델을 만들 때 흔히 마주치는 중요한 문제이자 모델 성능을 저해하는 주범인 **과적합(Overfitting)**과 **과소적합(Underfitting)**에 대해 파헤쳐 보겠습니다.

모델이 데이터를 통해 학습을 할 때, 주어진 데이터를 얼마나 잘 해석하고, 아직 보지 못한 새로운 데이터(실제 환경 데이터)에 얼마나 잘 적용(일반화)하는지는 모델의 핵심 성능 지표입니다. 과적합과 과소적합은 이러한 일반화 능력을 떨어뜨려, 아무리 복잡한 모델이나 많은 데이터를 사용해도 실제 환경에서는 제대로 작동하지 못하게 만들 수 있습니다. 이 두 가지 개념을 이해하고 적절히 대처하는 것은 머신러닝 모델을 성공적으로 구축하는 데 필수적인 역량입니다.

로봇이 특정 환경에만 너무 익숙해져 새로운 환경에서는 당황하거나, 반대로 아무것도 제대로 배우지 못해 어떤 환경에서도 미숙한 모습을 보이는 것과 같은 상황을 상상할 수 있습니다. 과적합과 과소적합은 바로 로봇의 학습 능력을 최적화하는 데 핵심적인 문제입니다.

1. 과소적합 (Underfitting): 모델이 아무것도 제대로 배우지 못했을 때

과소적합은 모델이 학습 데이터의 패턴을 충분히 학습하지 못했을 때 발생하는 현상입니다. 모델의 복잡도가 너무 낮아 데이터에 존재하는 복잡한 관계를 파악하지 못하고, 마치 '단순 암기조차 못한 학생'처럼 됩니다.

개념: 모델이 학습 데이터뿐만 아니라 새로운 데이터(테스트 데이터)에서도 낮은 성능을 보이는 현상입니다.

원인:

모델의 복잡도가 너무 낮을 때: 데이터의 복잡한 관계를 표현할 수 없을 정도로 모델(예: 신경망의 층/뉴런 수)이 너무 단순할 때 발생합니다.

학습 데이터가 너무 부족할 때: 데이터의 양 자체가 적어 모델이 충분한 패턴을 학습하지 못합니다.

특징(Feature)의 수가 너무 적거나 부적절할 때: 데이터에서 문제를 해결하는 데 필요한 정보(피처)가 충분히 제공되지 않거나, 관련성이 낮은 특징만 있을 때 발생합니다.

문제점: 모델이 어떤 데이터에도 일반화되지 못하고, 학습 자체도 제대로 이루어지지 않습니다.

식별: 학습 과정에서 훈련 데이터와 검증 데이터 모두에서 성능이 낮게 나타납니다.

해결책:

모델의 복잡도 증가: 더 많은 층을 추가하거나, 각 층의 뉴런 수를 늘리거나, 더 복잡한 알고리즘을 사용합니다.

더 많은 특징 추가: 문제 해결에 도움이 될 수 있는 새로운 특징을 데이터에 추가하거나, 피처 엔지니어링을 통해 기존 특징을 가공합니다.

학습 데이터 확보 및 증강: 더 많은 학습 데이터를 수집하거나, 데이터 증강(Data Augmentation) 기법을 사용하여 데이터의 양을 늘립니다.

2. 과적합 (Overfitting): 모델이 학습 데이터에 너무 집착했을 때

과적합은 모델이 학습 데이터에 너무 과도하게 맞춰져서, 학습 데이터에서는 매우 높은 성능을 보이지만, 새로운 데이터(테스트 데이터)에서는 성능이 현저히 떨어지는 현상입니다. 마치 '문제집만 달달 외워 새로운 문제에는 대응하지 못하는 학생'과 같습니다. 

개념: 모델이 학습 데이터의 노이즈(Noise)나 특정 패턴까지 학습하여, 학습 데이터에서는 잘 동작하지만 일반화 능력이 떨어지는 현상입니다.

원인:

모델의 복잡도가 너무 높을 때: 데이터의 양에 비해 모델이 너무 복잡하여 데이터에 포함된 사소한 노이즈까지 학습하게 됩니다.

학습 데이터가 부족할 때: 모델이 충분히 다양한 데이터를 접하지 못하고, 제한된 학습 데이터에만 너무 맞춰집니다.

특징의 수가 너무 많을 때: 불필요한 특징들이 모델을 혼란스럽게 만들 수 있습니다.

문제점: 학습 데이터가 아닌 실제 환경의 새로운 데이터에는 예측 성능이 매우 낮아 모델을 실전에 활용하기 어렵습니다.

식별: 학습 과정에서 훈련 데이터의 성능은 계속 높아지지만, 검증 데이터의 성능은 어느 순간부터 정체되거나 오히려 나빠지는 경향을 보입니다. 훈련 데이터와 검증 데이터의 성능 차이가 크게 벌어집니다. 

해결책:

학습 데이터 확보: 가장 효과적인 방법 중 하나는 모델이 더 다양한 패턴을 학습할 수 있도록 학습 데이터의 양을 늘리는 것입니다.

모델의 복잡도 줄이기: 모델을 간소화합니다. 딥러닝에서는 층(Layer)의 수를 줄이거나 각 층의 뉴런(Node) 수를 줄이는 방식입니다.

정규화 (Regularization): 모델의 가중치를 제한하거나 특정 뉴런을 비활성화하여 모델이 특정 특징에 너무 의존하지 않도록 강제합니다.

L1/L2 정규화 (Regularization): 가중치에 패널티를 부여하여 값이 너무 커지는 것을 방지합니다.

드롭아웃 (Dropout): 딥러닝에서 학습 시 무작위로 일부 뉴런을 비활성화하여 신경망이 과적합되는 것을 방지합니다.

조기 종료 (Early Stopping): 훈련 데이터의 성능은 계속 좋아지지만, 검증 데이터의 성능이 더 이상 개선되지 않거나 나빠지기 시작할 때 학습을 중단합니다. 

특징 선택 (Feature Selection) 및 차원 축소 (Dimensionality Reduction): 불필요하거나 중복되는 특징을 제거하거나, PCA와 같은 기법을 사용하여 데이터의 차원을 줄입니다.

교차 검증 (Cross-validation): 학습 데이터를 여러 폴드(Fold)로 나누어 모델을 여러 번 훈련하고 평가하여 일반화 성능을 보다 신뢰성 있게 측정합니다. 

3. 편향-분산 트레이드오프 (Bias-Variance Trade-off): 과소적합과 과적합의 관계

과소적합과 과적합은 종종 편향-분산 트레이드오프 개념으로 설명됩니다. 

편향 (Bias): 모델이 실제 데이터의 복잡한 관계를 과소하게 학습하는 정도입니다. 모델이 너무 단순할 때 편향이 높다고 합니다.

편향이 높으면 과소적합의 가능성이 높습니다.

분산 (Variance): 모델이 학습 데이터의 작은 변화나 노이즈에 과도하게 민감하게 반응하는 정도입니다. 모델이 너무 복잡할 때 분산이 높다고 합니다.

분산이 높으면 과적합의 가능성이 높습니다.

편향과 분산은 일반적으로 반비례 관계에 있습니다. 편향을 줄이려면 모델을 더 복잡하게 만들어야 하는데, 이 경우 분산이 커져 과적합될 위험이 있습니다. 반대로 분산을 줄이려면 모델을 더 단순하게 만들어야 하는데, 이 경우 편향이 커져 과소적합될 위험이 있습니다.

목표: 편향과 분산 사이의 "최적의 균형점"을 찾아 모델이 학습 데이터뿐만 아니라 새로운 데이터에도 최고의 일반화 성능을 발휘하도록 하는 것입니다.

4. 로봇 시스템에서 과적합과 과소적합 다루기

로봇이 실제 환경에서 자율적으로 움직이고 지능적인 기능을 수행하기 위해서는 학습 모델의 일반화 능력이 매우 중요합니다.

로봇 비전 모델 (객체 인식):

과소적합: 로봇이 특정 종류의 사물만 인식하도록 너무 적은 데이터로 학습하면, 다른 종류의 사물을 전혀 인식하지 못합니다. (예: 컵만 인식하고 병은 인식 못함)

과적합: 로봇이 특정 실험실 환경에서만 수집된 이미지 데이터로 학습하면, 실제 조명이 바뀌거나 배경이 달라지는 상황에서는 사물을 제대로 인식하지 못합니다.

해결: 다양한 환경(조명, 배경, 각도)에서 수집된 대량의 이미지 데이터 확보, 데이터 증강(회전, 확대/축소, 밝기 조절), 모델의 복잡도 조절, 드롭아웃 등의 정규화 기법 적용이 중요합니다.

로봇 제어/자율주행:

과소적합: 로봇이 이동 환경의 복잡한 지형 정보를 충분히 학습하지 못하면, 어떤 지형에서도 안정적인 주행 경로를 찾지 못합니다.

과적합: 로봇이 특정 시뮬레이션 환경에서만 학습하여 완벽하게 작동하지만, 실제 로봇으로 배포되었을 때 시뮬레이션과 약간만 달라져도 (예: 바닥 마찰, 센서 노이즈) 제대로 작동하지 못합니다.

해결: 실제 로봇 데이터를 다양하게 수집하고, 시뮬레이션과 실제 환경 간의 격차(Sim2Real Gap)를 줄이는 노력, 강화 학습에서 보상 함수를 신중하게 설계, 모델 복잡도 조절, 학습 초기 단계의 충분한 탐험(Exploration) 등이 중요합니다.

과적합(Overfitting)과 과소적합(Underfitting)은 머신러닝 모델 성능을 저하시키는 가장 흔하고 중요한 문제입니다. 과소적합은 모델이 충분히 학습하지 못한 것이고, 과적합은 모델이 학습 데이터에 너무 집착한 것입니다. 이 두 문제는 편향-분산 트레이드오프라는 개념 속에서 서로 상반되는 해결책을 가집니다.

머신러닝 모델을 성공적으로 구축하기 위해서는 이 두 현상을 정확히 진단하고, 충분하고 다양한 양질의 데이터 확보, 적절한 모델 복잡도 설정, 정규화 및 조기 종료 기법 적용 등을 통해 모델의 일반화 성능을 최적화해야 합니다. 이러한 노력은 로봇이 실제 환경에서 더욱 스마트하고 안정적으로 작동하도록 만드는 데 필수적인 역량이 될 것입니다