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인공지능 학습 방법: 지도학습과 비지도학습의 이해

저널리스트 노트 2024년 09월 10일
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목차

  1. 도입부
  2. 저널리스트 노트

1. 도입부

  • 최근 인공지능(AI)과 기계학습(ML)에 대한 관심이 증가하면서 학습 방법론에 대한 이해가 중요해지고 있다. 주어진 여러 문서들을 기반으로 인공지능의 기본 개념과 대표적인 학습 방식인 지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervised Learning)을 중심으로 설명한다.

2. 저널리스트 노트

  • 인공지능은 인간의 학습, 추론, 문제 해결 능력을 모방하여 다양한 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 과학의 한 분야이다. 인공지능의 학습은 주로 데이터를 통해 이루어지며, 데이터를 바탕으로 패턴을 학습하고 새로운 데이터를 예측하거나 분류하는 능력을 갖춘다.

  • 기계학습은 인공지능의 하위 분야로, 지도학습과 비지도학습이 대표적인 학습 방법이다. 지도학습은 레이블이 지정된 데이터, 즉 정답이 주어진 데이터를 기반으로 학습한다. 예를 들어, 강아지와 고양이 이미지를 구분하기 위해 인공지능에게 다양한 이미지를 제공하고, 각각의 이미지가 강아지인지 고양이인지 알려주는 것이다. 이를 통해 인공지능은 강아지와 고양이를 구분할 수 있는 특징을 학습하게 된다.

  • 비지도학습은 정답이 제공되지 않은 데이터로부터 패턴을 발견하는 학습 방법이다. 예를 들어, 고객 구매 데이터를 이용해 비슷한 구매 패턴을 가진 고객들을 그룹화하는 작업이 이에 해당한다. 비지도학습은 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리할 수 있다는 장점을 가지고 있으며, 레이블 작업이 필요 없기 때문에 데이터셋 생성이 비교적 용이하다.

  • 강화학습은 시도와 오류를 통해 보상을 최대화하는 행동을 학습하는 방식이다. 예를 들면, 로봇이 미로를 탈출하는 방법을 학습할 때 올바른 경로를 찾으면 보상을 받고 잘못된 경로를 선택하면 벌을 받는 식으로 학습하게 된다. 이 방법은 데이터의 영향을 크게 받지 않기 때문에 매우 효율적인 성능을 보일 수 있다.

  • 현실 세계에서 인공지능은 학습 데이터를 기초로 다양한 응용 분야에서 사용될 수 있다. 예를 들어, 이메일의 스팸 필터링, 이미지 인식, 음성 인식 등 다양한 작업에 사용되며, 그 성능은 학습 데이터의 양과 질에 크게 좌우된다. 이러한 인공지능 기술의 발전은 우리의 일상과 산업 전반에 걸쳐 큰 변화를 가져오고 있다.

3. 용어집

  • 3-1. 지도학습 (Supervised Learning) [학습 방법]

  • 지도학습은 정답이 명시된 데이터를 통해 패턴을 학습하는 방법으로, 레이블이 된 데이터를 기반으로 학습하여 새로운 데이터를 예측하거나 분류하는 모델을 만든다. 주로 이미지 분류, 스팸 필터링 등 다양한 분야에서 사용된다.

  • 3-2. 비지도학습 (Unsupervised Learning) [학습 방법]

  • 비지도학습은 정답이 없는 데이터를 통해 패턴이나 구조를 발견하는 학습 방법으로, 비슷한 데이터 항목들을 그룹화하는 작업에 주로 사용된다. 고객 분류, 자료 군집화 등 다양한 데이터 처리에 적용된다.

  • 3-3. 강화학습 (Reinforcement Learning) [학습 방법]

  • 강화학습은 시도와 오류를 통해 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 방법이다. 주로 로봇 공학, 게임 AI 등에서 사용되며, 최적의 행동을 수행하도록 학습시키는 데 이용된다.

4. 출처 문서