지도학습과 비지도학습

지도학습과 비지도학습

지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervised Learning)은 머신러닝에서 데이터를 학습하는 두 가지 주요 방식입니다. 이 두 방식은 학습할 때 사용하는 데이터의 유형과 학습 목적에 따라 구분됩니다.

1. 지도학습 (Supervised Learning)

지도학습은 입력 데이터(input)와 해당 데이터에 대한 정답(레이블, label)이 주어진 상태에서 모델을 학습시키는 방법입니다. 즉, 모델은 이미 정답이 있는 데이터(입출력 쌍)를 바탕으로 학습하고, 주어진 입력에 대해 올바른 출력을 예측하는 방법을 배웁니다.

지도학습의 특징

레이블이 있는 데이터: 학습 데이터에는 각 입력에 대한 정답(출력값)이 포함되어 있습니다. 모델은 이 정답을 학습하면서 패턴을 찾아내어 새로운 데이터에 대해 예측할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다.

목표: 학습된 모델이 새로운 입력 데이터에 대해 올바른 출력을 예측하는 것이 목표입니다.

주요 알고리즘: 회귀 분석(Regression), 결정 트리(Decision Tree), 서포트 벡터 머신(SVM), 인공신경망(ANN) 등.

지도학습의 예시

이진 분류: 예를 들어, 이메일이 스팸인지 아닌지를 분류하는 문제에서는 '스팸' 또는 '스팸 아님'이라는 레이블이 달린 데이터를 사용해 모델을 학습시킵니다.

다중 클래스 분류: 숫자 이미지를 분류하는 문제에서는 각 숫자 이미지에 해당하는 정답(0~9)이 레이블로 제공됩니다. 모델은 숫자 이미지의 패턴을 학습해 새로운 숫자 이미지를 정확하게 예측합니다.

회귀 분석: 주택 가격 예측과 같은 연속적인 값을 예측하는 문제에서도 지도학습이 사용됩니다. 이때 각 데이터에는 해당 주택의 가격이라는 레이블이 존재합니다.

지도학습의 장점과 단점

장점: 정확한 정답이 제공되기 때문에 모델이 명확한 목표를 가지고 학습할 수 있어 높은 정확도를 기대할 수 있습니다.

단점: 레이블을 만드는 데 시간이 많이 소요되며, 대량의 레이블이 필요한 경우 비용이 많이 들 수 있습니다.

2. 비지도학습 (Unsupervised Learning)

비지도학습은 입력 데이터만 주어지고, 해당 데이터에 대한 레이블(정답)이 없는 상태에서 모델이 스스로 데이터를 분석하고 패턴을 학습하는 방식입니다. 모델은 입력 데이터의 구조를 파악하고, 데이터 내에서 자연스럽게 나타나는 군집이나 분포를 찾아냅니다.

비지도학습의 특징

레이블 없는 데이터: 학습 데이터에 정답이 없습니다. 모델은 데이터에서 패턴이나 그룹을 스스로 찾아냅니다.

목표: 데이터의 군집, 분포, 구조 등을 파악하여 데이터 내에서 유의미한 정보를 추출하는 것이 목표입니다.

주요 알고리즘: K-평균(K-means) 군집화, 주성분 분석(PCA), 자율 조직화 지도(Self-Organizing Maps, SOM) 등.

비지도학습의 예시

군집화(Clustering): 비슷한 속성을 가진 데이터를 그룹으로 묶는 군집화 문제에서 비지도학습이 사용됩니다. 예를 들어, 고객 데이터를 그룹으로 나누어 비슷한 구매 패턴을 가진 고객을 묶는 것이 하나의 예시입니다.

차원 축소(Dimensionality Reduction): 고차원의 데이터를 저차원으로 축소해 데이터의 중요한 특징을 유지하면서 불필요한 데이터를 제거하는 과정입니다. 이를 통해 데이터 시각화나 처리 효율성을 높일 수 있습니다.

이상치 탐지(Anomaly Detection): 정상적인 데이터에서 벗어난 이상치를 탐지하는 데 비지도학습이 사용됩니다. 예를 들어, 금융 거래 데이터에서 비정상적인 거래 패턴을 탐지해 사기 거래를 식별할 수 있습니다.

비지도학습의 장점과 단점

장점: 레이블을 만들 필요가 없기 때문에 레이블링 비용이 발생하지 않으며, 데이터의 잠재된 구조를 찾는 데 유리합니다.

단점: 정답이 없기 때문에 모델의 결과를 해석하기가 어려우며, 데이터에서 발견된 패턴이 항상 유의미하지 않을 수도 있습니다.

결론

지도학습은 데이터에 정답이 제공된 상황에서 모델을 학습시켜 예측 성능을 극대화하는 방법이며, 비지도학습은 데이터에 정답이 없는 상황에서 데이터의 숨겨진 구조나 패턴을 찾아내는 방식입니다. 상황에 따라 두 학습 방식을 적절히 활용하여 문제를 해결할 수 있습니다.