비스포크 기계 학습 모델
정의
특정 문제/데이터/도메인에 맞춰 처음부터 설계하고 훈련한 맞춤형 머신러닝 모델을 비스포크 모델bespoke model이라 한다.
설명
비스포크bespoke는 본래 맞춤 정장을 가리키는 말이다. 기성품ready-made처럼 정해진 치수로 대량 생산된 옷이 아니라, 한 사람의 몸에 맞춰 처음부터 지어낸 옷을 뜻한다. 머신러닝에서 비스포크 모델bespoke model이란 이처럼 특정 문제/데이터/도메인에 맞춰 처음부터 설계하고 훈련한 맞춤형 모델을 말한다.
비스포크 모델은 🔒(26/06/30)유니버설 모델universal model, 범용 모델과 대비되는 개념이다. 유니버설 모델은 거대한 데이터로 학습되어 하나의 도메인 안에서 광범위하게 사용할 수 있는 모델을 말한다. 예를 들어 우리의 목표가 물질의 에너지를 근사하는 신경망을 개발하는 것이라고 하자. 여기서 용출 나노입자exsolved nanoparticle, 3원계 금속 산화물ternary metal oxides, 퀀텀 닷quantum dot, 비정질 실리콘amorphous silicon등과 같은 특정한 환경에서의 데이터로만 학습한 모델을 비스포크 모델이라 부른다. 비스포크 모델의 또다른 예로 MNIST 데이터셋으로 훈련된 인공 신경망을 들 수 있다. 이 신경망은 임의의 사진에 대해서는 아무런 의미 있는 출력을 내놓지 못한다. 오직 $0$부터 $9$까지의 손글씨 숫자를 분류하도록 설계되고 훈련되었기 때문에, 고양이 사진이 들어오든 풍경 사진이 들어오든 그것을 억지로 열 개의 숫자 중 하나로 분류해버릴 뿐이다. 다시 말해 이 모델은 손글씨 숫자 인식이라는 하나의 좁은 문제에만 맞춰진 전형적인 비스포크 모델이다.
반면에 SevenNet-Omni는 무기결정구조inorganic crystal, 촉매catalyst, MOFmetal-organic framework, 분자 등을 아우르는 광범위한 데이터 셋으로 학습되었기 때문에 유니버설 모델이라 부를 수 있다.