과적합 (overfitting)

과적합은 머신러닝에서 학습용데이터를 과하게 학습하여, 실제데이터를 예측하지 못하는 현상을 말합니다.

인공지능(AI)의 학습 방법은 우리가 시험공부를 하는 과정과 아주 비슷합니다. 이 점을 생각하시면 ‘과적합’이 무엇인지 쉽게 이해하실 수 있습니다.

1. 한 학생이 시험공부를 합니다 (인공지능의 학습 과정)

여기에 ‘슬기’라는 학생이 수학 시험을 준비하고 있다고 가정해 보겠습니다. 슬기 앞에는 **’연습 문제집’**이 한 권 있습니다. 이 문제집에는 총 100개의 문제가 수록되어 있습니다.

슬기는 시험을 잘 보기 위해 이 문제집을 정말 열심히 공부했습니다. 어느 정도로 열심히 했냐면, 문제와 답의 순서를 통째로 암기해버린 것입니다.

“1+1=2”
“2+3=5”
“5-2=3”
… (100개의 문제와 답을 모두 암기)

이제 누군가 이 연습 문제집 내에서 문제를 내면, 슬기는 1초의 망설임도 없이 100점을 맞을 수 있습니다. 정말 대단하죠?

2. 실제 시험 상황 (처음 보는 문제의 등장)

드디어 시험 날이 되었습니다. 선생님이 나눠준 시험지는 슬기가 한 번도 본 적 없는 새로운 문제들로 구성되어 있었습니다.

분명 배운 내용인 덧셈, 뺄셈 문제였지만, 연습 문제집에 있던 것과 숫자가 조금씩 달랐습니다.

연습 문제집: “2+3=?”
실제 시험지: “3+2=?”

슬기는 “2+3=5″라는 사실은 외웠지만, ‘더하기가 무엇인지’ 그 원리를 이해하지는 못했습니다. 그래서 “3+2=?”라는 문제를 보자 머릿속이 하얘졌고, 결국 문제를 풀지 못했습니다.

분명 연습 문제집으로는 100점을 받았는데, 실제 시험에서는 낮은 점수를 받게 된 것입니다.

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바로 이러한 상황이 ‘과적합’입니다.

방금 슬기 학생이 겪은 상황이 바로 과적합(Overfitting)입니다.

과적합(Overfitting)이란?

연습 문제(학습 데이터)에만 너무 치중하여 암기한 나머지, 처음 접하는 새로운 문제(실제 데이터)는 전혀 해결하지 못하는 상태를 의미

인공지능도 마찬가지입니다. 인공지능에게 사진 속 고양이를 찾는 방법을 가르칠 때, 늘 똑같은 고양이 사진 100장만 반복해서 보여준다면 어떻게 될까요?

인공지능은 그 100장의 사진 속 고양이는 완벽하게 찾아냅니다. 하지만 생전 처음 보는 다른 고양이 사진을 보여주면 “이것은 제가 학습한 고양이와 다릅니다”라고 판단하며 고양이인지 인식하지 못하는 상황이 발생합니다. 연습 문제만 완벽하게 풀고, 정작 중요한 실제 시험은 망치는 것과 같습니다.

이상적인 학습 방법은 무엇일까요?

그렇다면 슬기 학생은 어떻게 공부해야 했을까요? 문제와 답을 무작정 암기하는 것이 아니라, ‘덧셈’과 ‘뺄셈’의 원리를 이해했어야 합니다.

“아, 덧셈은 두 숫자를 합치는 개념이구나!”
“뺄셈은 한 숫자에서 다른 숫자를 덜어내는 개념이구나!”

이처럼 원리를 이해했다면, “3+2″든 “10+5″든 어떤 새로운 문제가 나와도 훌륭하게 풀 수 있었을 것입니다.

내용을 정리하면 다음과 같습니다.

구분	과적합 (비효율적인 학습)	이상적인 학습 (효율적인 학습)
방법	문제와 답을 통째로 암기합니다.	개념과 원리를 이해하며 학습합니다.
결과	연습 문제는 100점이지만, 실제 시험은 잘 보지 못합니다.	연습 문제와 실제 시험 모두 좋은 결과를 얻습니다.

이처럼 인공지능을 학습시킬 때도 ‘과적합’에 빠지지 않도록, 다양하고 새로운 데이터를 통해 원리를 배우게 하는 과정이 매우 중요합니다.

1. 데이터 관점에서의 해결책

가장 근본적인 해결책은 데이터 자체를 개선하는 것입니다.

1) 더 많은 데이터 확보 (Data Acquisition)

가장 확실하고 좋은 방법입니다. 데이터의 양이 많아질수록 모델은 데이터에 숨겨진 일반적인 패턴을 학습하기 용이해지며, 특정 노이즈나 예외적인 값에 집착할 가능성이 줄어듭니다. 다양한 데이터를 통해 ‘원리’를 배울 기회가 많아지는 것입니다.

2) 데이터 증강 (Data Augmentation)

새로운 데이터를 구하기 어려울 때 사용하는 매우 효과적인 기법입니다. 기존 데이터를 약간씩 변형하여 새로운 데이터처럼 양을 늘리는 기술입니다.
예시:
- 이미지 데이터: 원본 이미지를 좌우 반전, 회전, 확대/축소, 밝기 조절 등을 하여 데이터 수를 늘립니다.
- 텍스트 데이터: 문장의 단어를 동의어로 바꾸거나, 문장 순서를 바꾸는 등의 방법으로 새로운 데이터를 생성합니다.

3) 불필요한 특성(Feature) 제거

데이터에 포함된 여러 특성(변수) 중, 결과에 별다른 영향을 주지 않거나 오히려 노이즈로 작용하는 것들이 있을 수 있습니다. 이러한 불필요한 특성을 제거하면 모델이 더 중요한 핵심 패턴에 집중하게 되어 과적합을 방지하는 데 도움이 됩니다.

2. 모델 관점에서의 해결책

모델의 복잡도를 조절하여 과적합을 방지할 수 있습니다.

4) 더 단순한 모델 사용

너무 복잡한 모델(예: 지나치게 깊은 신경망)은 학습 데이터의 사소한 부분까지 모두 암기하려는 경향이 있습니다. 반면, 더 단순한 모델은 데이터의 큰 흐름이나 일반적인 패턴을 학습하도록 강제됩니다. 문제의 복잡도에 비해 과도하게 복잡한 모델을 사용하고 있지는 않은지 검토해볼 필요가 있습니다.

5) 규제 (Regularization)

과적합 방지의 핵심 기법 중 하나입니다. 모델의 복잡도에 일종의 ‘페널티’를 부과하여 과도하게 학습되는 것을 막는 방법입니다. 모델의 가중치(weight)가 너무 커지지 않도록 제한하여, 모델이 특정 데이터에만 과도하게 반응하지 않도록 만듭니다.
대표적인 규제 기법:
- L1 규제 (Lasso): 중요하지 않은 특성의 가중치를 0으로 만들어 해당 특성을 모델에서 제외하는 효과를 줍니다.
- L2 규제 (Ridge): 가중치의 제곱을 페널티로 부여하여, 가중치의 크기를 전반적으로 작고 부드럽게 유지합니다. L1보다 일반적으로 널리 사용됩니다.

6) 드롭아웃 (Dropout) – (주로 신경망에서 사용)

학습 과정에서 모델의 특정 뉴런(신경망의 일부)을 랜덤하게 ‘끄는’ 기법입니다. 마치 시험공부를 할 때, 친구 여러 명이 함께 각자 다른 부분을 가리고 공부하는 것과 같습니다. 이렇게 하면 특정 뉴런에 과도하게 의존하는 것을 막고, 모델 전체가 더 균형 잡히고 튼튼하게 학습되어 일반화 성능이 향상됩니다.

3. 학습 과정 관점에서의 해결책

모델의 훈련 및 검증 방식을 개선하여 과적합을 방지합니다.

7) 조기 종료 (Early Stopping)

학습을 계속할수록 훈련 데이터에 대한 성능(점수)은 계속 올라가지만, 어느 순간부터 검증 데이터(실전 모의고사)에 대한 성능은 오히려 떨어지기 시작하는 지점이 나타납니다. 조기 종료는 바로 이 시점, 즉 검증 성능이 떨어지기 시작하는 지점에서 학습을 멈추는 기법입니다. 모델이 과적합되기 직전에 훈련을 중단하여 최적의 상태를 유지하는 것입니다.

8) 교차 검증 (Cross-Validation)

데이터를 훈련용과 검증용으로 한 번만 나누지 않고, 여러 번 다른 방식으로 나눠서 학습과 평가를 반복하는 방법입니다. 마치 여러 회차의 모의고사를 풀어보는 것과 같습니다. 이를 통해 모델의 일반화 성능을 더 안정적이고 신뢰성 있게 평가할 수 있으며, 과적합을 피하는 데 도움이 됩니다.

요약

접근 관점	기법	설명
데이터	1. 데이터 확보	(가장 중요) 더 많고 다양한 데이터로 일반적인 패턴을 학습시킵니다.
	2. 데이터 증강	기존 데이터를 변형하여 데이터 양을 늘립니다.
	3. 특성 선택	불필요한 변수를 제거하여 노이즈를 줄입니다.
모델	4. 단순한 모델	모델의 복잡도를 낮춰 암기가 아닌 패턴 학습을 유도합니다.
	5. 규제 (L1, L2)	모델의 복잡도에 페널티를 부여하여 가중치가 커지는 것을 막습니다.
	6. 드롭아웃	학습 시 뉴런을 랜덤하게 비활성화하여 특정 부분에 대한 의존도를 낮춥니다.
학습 과정	7. 조기 종료	검증 성능이 가장 좋을 때 학습을 멈춥니다.
	8. 교차 검증	데이터를 여러 번 나눠서 평가하여 모델의 일반화 성능을 신뢰성 있게 측정합니다.

이러한 기법 중 어느 하나만이 정답은 아니며, 해결하려는 문제와 데이터의 특성에 따라 여러 기법을 적절히 조합하여 사용하는 것이 가장 효과적입니다.