인공지능 학습 방법 중 비지도 학습과 지도 학습은 무슨 차이가 있는 것인가요?
인공지능이 최근 빠르게 성장하면서 데이터를 학습하는 방법 역시 다양하게 사용되는 것으로 알고 있습니다. 이때 인공지능 학습 방법 중 비지도 학습과 지도 학습은 무슨 차이가 있는 것인가요?
안녕하세요.
인공지능 분야에서 데이터를 이용한 학습 방법은 크게 지도 학습(Supervised Learning)과 비지도 학습(Unsupervised Learning)으로 나뉩니다. 이 두 학습 방식은 사용되는 데이터의 유형과 학습 목표에 따라 근본적인 차이를 가지고 있습니다.
지도 학습은 주어진 입력 데이터에 대해 사전에 정의된 정답(레이블)이 존재할 때 사용되는 방법입니다. 학습 과정에서 이 입력 데이터와 정답 레이블을 모델에 제공하고, 모델은 이 데이터를 기반으로 학습하여 입력 데이터에 대한 예측값을 출력할 수 있도록 최적화됩니다. 예를 들어, 사진에 나타난 객체를 분류하거나, 이메일이 스팸인지 아닌지 판별하는 경우가 지도 학습의 전형적인 예입니다. 이 방법은 명확한 정답이 주어지기 때문에 학습 과정에서 모델의 성능을 정확히 평가하고 개선할 수 있는 장점이 있습니다.
반면, 비지도 학습은 레이블이 없는 데이터를 사용합니다. 즉, 정답이 주어지지 않은 상태에서 데이터의 구조나 패턴을 모델 스스로 찾아내는 학습 방법입니다. 주로 데이터 집합 내의 숨겨진 구조나 관계를 발견하는데 사용되며, 군집화(Clustering), 차원 축소(Dimensionality Reduction) 등이 비지도 학습의 주요 사용 사례입니다. 예를 들어, 소비자의 구매 데이터를 분석하여 비슷한 구매 패턴을 보이는 그룹을 형성하거나, 고차원의 데이터를 보다 적은 차원으로 요약하여 시각화하는 작업이 포함됩니다. 비지도 학습은 명확한 정답이 없기 때문에 모델의 성능을 평가하기 어렵고, 결과의 해석이 지도 학습보다 복잡할 수 있습니다.