머신러닝의 3가지 학습 방법: 지도학습, 비지도 학습, 강화학습

문서 내 토픽

• 1. 지도학습

  지도학습은 입력과 출력 간의 관계를 학습하는 방식으로, 정답과 사례를 연결시켜주는 방식으로 이루어집니다. 데이터 집합을 통해 입력과 출력 간의 함수관계를 기계가 배우게 되며, 이렇게 얻어진 함수를 모델이라고 합니다. 지도학습으로 만들 수 있는 대표적인 것은 패턴 분류와 회귀분석입니다.

• 2. 비지도 학습

  비지도학습은 입력 데이터 세트에 레이블을 달아주지 않고, 기계가 데이터를 묶을 수 있는 특징을 스스로 찾아내게 합니다. 비지도 학습은 데이터 집합 속에서 숨겨진 패턴을 배우며, 군집화를 이용해 서로 유사한 데이터를 묶습니다. 비지도 학습은 훈련 데이터 집합 구축 비용이 들지 않는다는 장점이 있습니다.

• 3. 강화학습

  강화 학습은 바람직한 행동 패턴을 배우는 알고리즘으로, 수치적으로 표현할 수 있는 보상을 최대화하기 위해 특정 상황에서 적절한 행동을 탐색하며 학습합니다. 강화학습에서 에이전트는 어떤 행동을 해야 좋은 보상을 얻을 수 있는지를 찾습니다. 강화학습은 투자, 바둑게임, 자율주행 자동차 등에서 활용될 수 있습니다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

• 1. 지도학습

  지도학습은 AI 분야에서 가장 널리 사용되는 기계학습 기법 중 하나입니다. 이 방법은 입력 데이터와 정답 레이블이 주어진 상태에서 모델을 학습시켜 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다. 지도학습은 분류, 회귀, 예측 등 다양한 문제 해결에 활용될 수 있으며, 정확도가 높고 해석 가능성이 있다는 장점이 있습니다. 그러나 레이블링된 데이터를 확보하기 어렵고, 데이터의 편향성에 취약하다는 단점도 있습니다. 따라서 지도학습을 활용할 때는 데이터의 품질과 대표성을 면밀히 검토해야 합니다. 또한 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하고 개선해 나가는 것이 중요합니다.

• 2. 비지도 학습

  비지도 학습은 입력 데이터에 대한 레이블이 없는 상태에서 데이터의 내재적인 구조와 패턴을 찾아내는 기계학습 기법입니다. 클러스터링, 차원 축소, 이상치 탐지 등의 문제에 활용될 수 있으며, 데이터의 특성을 이해하고 새로운 통찰을 얻는 데 유용합니다. 비지도 학습은 데이터 전처리 과정이 상대적으로 간단하고, 레이블링된 데이터가 필요 없다는 장점이 있습니다. 그러나 결과의 해석이 어렵고, 성능 평가가 어렵다는 단점도 있습니다. 따라서 비지도 학습을 활용할 때는 문제 정의와 데이터 특성을 충분히 고려해야 하며, 결과에 대한 해석과 검증 과정이 필요합니다.

• 3. 강화학습

  강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 기계학습 기법입니다. 이 방법은 게임, 로봇 제어, 자율주행 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 인간의 학습 과정과 유사한 방식으로 동작한다는 점에서 주목받고 있습니다. 강화학습의 장점은 명시적인 데이터 레이블이 필요 없고, 복잡한 문제에 대한 해결책을 자동으로 찾아낼 수 있다는 것입니다. 그러나 학습 과정이 복잡하고 불안정할 수 있으며, 보상 함수 설계가 중요한 과제라는 단점도 있습니다. 따라서 강화학습을 활용할 때는 문제 정의와 환경 모델링, 보상 함수 설계 등을 세