◆제로샷 러닝(Zero-Shot Learning, ZSL)은 인공지능(AI) 모델이 단 한 번도 학습하지 않은 새로운 범주를 추론해 인식할 수 있도록 하는 고급 머신러닝 기술이다.

기존의 딥러닝 모델은 학습 데이터에 있는 대상만 인식할 수 있었지만, 제로샷 러닝은 속성 기반 학습과 추론 및 매핑을 통해 이러한 한계를 뛰어넘었다.

속성 기반 학습은 대상을 직접 인식하는 대신 대상의 속성 정보를 통해 사물이나 물체를 기억한다.

예를 들어 기린의 이미지는 보여주지 않더라도 '긴 목', '갈색 점박이', '초식 동물' 같은 속성을 학습시켜 사물을 기억하는 식이다.

추론 및 매핑은 새로운 데이터가 들어왔을 때 이미지에서 추출된 특징을 학습된 속성 정보와 비교해 사물을 인식하는 방식이다.

이를 통해 제로샷 러닝은 데이터 부족 문제를 해결하고, 희소 데이터(Rare Data) 환경에서 AI의 인식 및 응용 범위를 획기적으로 확장시켜줄 것으로 기대되고 있다. (산업부 최정우 기자)

(서울=연합인포맥스)

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