다양한 유형의 머신 러닝

머신러닝은 의료, 금융, 제조 등 다양한 산업을 혁신할 수 있는 잠재력을 지닌 빠르게 진화하는 분야입니다. 머신 러닝의 핵심에는 네 가지 주요 유형의 학습 기술이 있습니다: 지도 학습, 비지도 학습, 반지도 학습, 및 강화 학습.

이러한 접근 방식에는 각각 고유한 장단점이 있으며, 인공지능(AI) 솔루션의 성공적인 구현을 위해서는 이러한 접근 방식이 어떻게 작동하는지 이해하는 것이 중요합니다.

*머신러닝에 대한 이 블로그를 자세히 살펴보기 전에 AI와 ML의 차이점을 알아보는 글을 확인하시기 바랍니다.

지도 학습

지도 학습은 라벨이 지정된 데이터 세트에 대해 알고리즘을 학습시키는 머신 러닝의 한 유형입니다. 즉, 입력 데이터는 이미 사람에 의해 분류되거나 레이블이 지정되어 있으며 알고리즘은 이 레이블이 지정된 데이터를 기반으로 예측하는 방법을 학습합니다. 지도 학습에서는 알고리즘에 입력 데이터와 해당 출력 데이터가 모두 주어지며, 알고리즘은 이 정보를 사용하여 둘 사이의 매핑 함수를 학습합니다.

지도 학습의 가장 일반적인 응용 분야 중 하나는 분류입니다. 분류에서 알고리즘은 입력 데이터 포인트가 어떤 카테고리에 속하는지 예측하도록 학습됩니다. 예를 들어, 지도 학습 알고리즘은 고양이와 개 이미지 데이터 세트에 대해 각 이미지에 "고양이" 또는 "개"라는 레이블을 지정하여 학습할 수 있습니다. 학습이 완료되면 알고리즘은 새로운 이미지를 가져와서 고양이인지 개인지 예측할 수 있습니다.

지도 학습의 또 다른 일반적인 응용 분야는 회귀 분석입니다. 회귀에서는 알고리즘이 입력 데이터를 기반으로 연속적인 수치 출력을 예측하도록 학습됩니다. 예를 들어, 지도 학습 알고리즘은 집의 크기, 침실 수, 위치 등의 정보를 포함하는 각 데이터 포인트를 포함하는 주택 가격 데이터 집합에 대해 학습될 수 있습니다. 그러면 알고리즘은 이러한 특징을 기반으로 새 집의 가격을 예측하는 방법을 학습하게 됩니다.

비지도 학습

비지도 학습은 지도 학습과 달리 레이블이 지정되지 않은 데이터 세트에서 알고리즘을 학습시키는 또 다른 일반적인 유형의 머신 러닝입니다. 비지도 학습에서는 알고리즘에 입력 데이터의 출력이나 레이블에 대한 정보가 제공되지 않습니다. 대신 데이터의 패턴과 구조를 스스로 식별하는 방법을 학습합니다.

비지도 학습의 가장 일반적인 응용 분야 중 하나는 클러스터링입니다. 클러스터링 알고리즘은 데이터 레이블에 대한 사전 지식 없이도 유사한 데이터 포인트를 특징에 따라 그룹화합니다. 이는 구매 습관이나 기타 행동에 따라 고객을 그룹화하고자 하는 고객 세분화와 같은 작업에 유용할 수 있습니다.

비지도 학습의 또 다른 응용 분야는 차원 축소입니다. 차원 축소 알고리즘은 원본 정보를 최대한 보존하면서 데이터 세트의 특징 수를 줄이는 데 사용됩니다. 이는 입력 데이터가 고차원적이고 처리하기 어려울 수 있는 이미지 및 음성 인식과 같은 작업에 유용할 수 있습니다.

반지도 학습

준지도 학습의 경우 지도 학습과 비지도 학습 기법을 모두 결합한 것입니다. 이 알고리즘은 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터가 모두 포함된 데이터 세트에 대해 학습됩니다.

라벨이 지정된 데이터는 지도 방식으로 알고리즘을 학습시키는 데 사용되며, 라벨이 지정되지 않은 데이터는 알고리즘이 데이터의 기본 구조에 대해 더 많이 학습하도록 돕는 데 사용됩니다. 준지도 학습의 기본 개념은 라벨이 지정되지 않은 데이터를 사용하여 알고리즘의 정확도와 일반화 능력을 향상시킬 수 있다는 것입니다.

반지도 학습은 컴퓨터 과학 및 AI의 한 분야인 자연어 처리(NLP)에서 자주 사용되며, 기계가 인간과 유사한 방식으로 문어와 구어를 이해할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다. 언어 모델은 일반적으로 대량의 레이블이 없는 텍스트 데이터로 학습되며, 텍스트 분류 및 언어 번역과 같은 작업의 정확도를 향상시키는 데 사용할 수 있습니다.

라벨이 지정된 데이터의 양이 제한적이거나 비용이 많이 드는 이미지 및 음성 인식과 같은 작업에도 준지도 학습을 사용할 수 있습니다. 사용 가능한 라벨링되지 않은 데이터를 활용함으로써 알고리즘은 당면한 작업에서 성능을 향상시킬 수 있습니다.

강화 학습

머신 러닝의 마지막 주요 유형은 강화 학습으로, 에이전트가 환경과 상호 작용하여 의사 결정을 내리는 방법을 학습하는 것입니다. 강화 학습에서 에이전트는 환경에서 행동을 취하고 보상 또는 처벌의 형태로 피드백을 받습니다. 에이전트의 목표는 장기적인 보상을 극대화하는 방법을 학습하는 것입니다.

강화 학습의 가장 큰 응용 분야는 로봇 공학 분야로, 에이전트가 실제 로봇을 제어하여 작업을 수행하는 방법을 학습할 수 있습니다. 에이전트는 로봇의 팔이나 다리를 움직이는 등 환경에서 행동을 취하고 작업을 얼마나 잘 수행하는지에 따라 보상 또는 페널티의 형태로 피드백을 받습니다.

강화 학습은 에이전트가 게임을 플레이하거나 가상 환경을 탐색하는 방법을 학습할 수 있는 게임과 시뮬레이션에도 사용할 수 있습니다. 예를 들어 강화 학습은 아타리 게임이나 바둑 게임과 같은 비디오 게임을 플레이하도록 에이전트를 훈련하는 데 사용되었습니다.

강화 학습이 가능성을 보인 또 다른 분야는 의료 분야로, 다양한 질병에 대한 치료를 최적화하는 데 사용할 수 있습니다. 에이전트는 환자 데이터를 기반으로 치료 결정을 내리는 방법을 학습하고 환자 결과의 형태로 피드백을 받을 수 있습니다.

산업 혁신

머신러닝은 거의 모든 산업을 변화시키고 가장 복잡한 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 지닌 빠르게 진화하는 분야입니다. 지도, 비지도, 준지도, 강화 학습 등 다양한 유형의 머신 러닝을 이해하면 계속해서 경계를 넓히고 데이터 중심 세상에 영향을 미칠 수 있습니다.