[4편] Multi-Task · Multi-Label · Curriculum Learning – 하나의 모델로 더 똑똑하게 학습시키기

AI 모델 하나로 여러 문제를 풀 수 있다면 얼마나 효율적일까요?
저도 처음엔 태스크마다 모델을 따로 만들었는데,
프로젝트가 커질수록 모델 개수가 늘어나고 유지보수가 지옥이 되더라고요. 😅
오늘은 그 문제를 해결해 줄 세 가지 전략, 멀티 태스크 러닝, 멀티 라벨 러닝, 커리큘럼 러닝을 정리합니다.

 

 

Multi-Task vs Multi-Label vs Curriculum Learning

 

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왜 이 세 가지가 중요할까?

현업에서는 한 모델이 한 가지만 잘하는 것보다
여러 태스크를 동시에 잘하는 모델,
여러 라벨을 동시에 예측하는 모델,
더 똑똑하게 학습 순서를 설계한 모델이 훨씬 강력합니다.

저는 실제로 영상 분석 프로젝트에서,
사람 인식 → 자세 추정 → 행동 분류 모델을 각각 따로 학습시키다
멀티 태스크로 통합한 경험이 있습니다.
결과적으로 모델 수는 줄고 정확도는 올라가고 유지보수가 쉬워졌죠.

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Multi-Task Learning – 한 모델로 여러 문제 풀기

Multi-Task Learning은 하나의 모델이 여러 태스크를 동시에 학습하는 방식입니다.
모델이 공유 파라미터(Feature Extractor)를 활용해
여러 문제를 같이 풀도록 학습시키는 거죠.

💡 실생활 예시

• 얼굴 인식 + 성별 분류 + 나이 추정 → 하나의 모델로 동시에 수행
• 자율주행 : 차선 인식 + 보행자 감지 + 신호등 인식

제가 한 경험 중에는 사람 감지 + Wheelchair 감지 + 낙상 감지를
하나의 모델에서 동시에 학습시킨 프로젝트가 있습니다.
덕분에 GPU 사용량은 줄고, 실시간 성능은 2배 가까이 올라갔습니다. 🔥

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Multi-Label Learning – 하나의 입력에 여러 라벨

Multi-Label Learning은 하나의 입력에서 여러 개의 라벨을 예측하는 방식입니다.
예를 들어 영화 포스터 하나를 보고
"액션 + 로맨스 + 코미디" 세 가지 장르를 동시에 예측하는 거죠.

💡 활용 예시

• 영화 추천 시스템 : 하나의 영화 → 여러 장르 태그
• 쇼핑몰 : 옷 이미지 → 색상, 소재, 스타일 라벨
• 의료 영상 : 한 장의 CT → 여러 질병 여부 예측

저도 최근에 강아지 이미지 분류 프로젝트에서
종 + 털 색상 + 털 길이 + 체형을 동시에 예측하는 멀티 라벨 모델을 만들었습니다.
이 방식으로 모델을 하나로 합치니 앱 속도도 빨라지고 유지보수도 편해졌습니다.

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Curriculum Learning – 쉬운 것부터 어려운 것 순서대로

Curriculum Learning은 말 그대로 모델에게 학습 순서를 설계해 주는 것입니다.
사람이 수학 공부할 때 덧셈부터 배우고 미적분으로 넘어가듯,
모델도 쉬운 샘플부터 점점 어려운 샘플을 학습하면 더 빠르고 안정적으로 수렴합니다.

💡 활용 포인트

• 쉬운 데이터(노이즈 적고 명확한 샘플)부터 학습 → 점차 어려운 데이터로 확장
• 분류 모델 초기 학습 시 유용
• GAN 같은 불안정한 학습 모델에서 특히 효과적

저는 커리큘럼 러닝을 낙상 감지 모델에 적용했습니다.
먼저 명확한 낙상 영상으로 학습시키고,
이후 점점 애매한 케이스(앉았다 일어나는 동작 등)를 추가했더니
False Positive가 크게 줄었습니다.

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한눈에 비교 정리

• 멀티 태스크 러닝: 여러 태스크를 동시에 풀어 효율 ↑, 성능 ↑
• 멀티 라벨 러닝: 한 입력에서 여러 라벨 예측 → 라벨링/추론 비용 ↓
• 커리큘럼 러닝: 쉬운 문제 → 어려운 문제 순서로 학습 → 안정적 수렴

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스토리로 다시 정리

멀티 태스크와 멀티 라벨은 모델 통합 → 관리 편의성 + 속도 개선으로 이어지고,
커리큘럼 러닝은 학습 안정성 + 일반화 성능 향상이라는 보너스를 줍니다.
실무에서 세 가지를 잘 조합하면 적은 리소스로 더 똑똑한 모델을 만들 수 있습니다.

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결론 – 모델 하나로 더 많은 일을 하자

오늘은 Multi-Task, Multi-Label, Curriculum Learning을 알아봤습니다.
모델을 여러 개 만들 필요 없이,
하나의 모델로 여러 문제를 풀고, 더 똑똑하게 학습시키는 방법을 익히면
운영 비용은 줄이고 성능은 높일 수 있습니다. 🔥

다음 편에서는 Reinforcement Learning (RL)과 RLHF를 다뤄,
알파고부터 ChatGPT까지 이어지는 강화학습과 인간 피드백의 세계로 들어가겠습니다.

여러분은 모델을 몇 개나 운영하고 계신가요?
멀티 태스크나 멀티 라벨로 통합해본 경험이 있으면 댓글로 공유해 주세요.👇

 

 

 

다음편은 아래에 있습니다!

https://machineindeep.tistory.com/117

[5편] 강화학습 & RLHF – 알파고부터 ChatGPT까지, 스스로 배우는 AI의 비밀