지도 학습과 비지도 학습: 차이점은 무엇인가요?

머신 러닝은 인간이 일상적인 경험을 통해 이해력을 얻는 것과 유사하게 기계가 방대한 데이터 배열 내에서 지식을 습득하고 예측을 생성하며 추세를 파악할 수 있는 프로세스를 말합니다. 머신러닝 알고리즘은 반복적인 시도와 개선을 통해 시간이 지남에 따라 예측의 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

비지도 학습과 지도 학습은 머신 러닝 모델 학습에 널리 사용되는 두 가지 학습 패러다임으로, 각각 고유한 장단점을 지니고 있으며 특정 애플리케이션에 가장 적합합니다.

이 두 가지 머신러닝 기법의 특징과 실제 적용 사례에 대해 자세히 설명해 주시겠습니까?

지도 학습이란 무엇인가요?

머신 러닝에서 지도 학습을 활용하면 입력 특징과 해당 출력 값으로 구성된 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 모델을 훈련할 수 있습니다. 이 방법은 모델이 입력과 원하는 출력 변수 사이에 존재하는 관계를 식별한 다음, 이를 활용하여 관찰되지 않은 새로운 데이터에 대한 예측을 생성하는 것을 수반합니다.

지도 학습 방법론의 예로는 이메일 스팸 필터가 있습니다. 이 경우 모델은 수천 개의 이메일로 구성된 데이터베이스를 활용하여 학습되며, 각 이메일은 ‘스팸’ 또는 ‘스팸 아님’으로 지정됩니다. 그런 다음 모델은 스팸과 진성 이메일을 구분할 수 있는 이메일 패턴을 식별합니다.

지도 학습은 인공지능 모델이 레이블이 지정된 학습 데이터를 활용하여 정확한 예측을 할 수 있도록 지원하여 결과 예측의 정확도를 높일 수 있습니다.

훈련 프로세스

지도 머신 러닝에서 훈련 프로세스에는 데이터 세트를 가져와 주석을 다는 작업이 포함됩니다. 이 주석은 일반적으로 데이터 과학자가 수행하며, 데이터에 할당된 레이블이 입력 변수를 정확하게 표현하는지 확인하기 위한 목적으로 수행됩니다. 이 단계를 거치면 모델은 입력과 출력 간의 상관관계를 학습하게 되며, 이를 통해 관찰되지 않은 새로운 데이터를 분류하고 예측을 하는 데 활용할 수 있습니다.

지도 학습 알고리즘은 다음과 같은 두 가지 작업 범주로 분류할 수 있습니다.

분류는 특정 특성이나 특징에 따라 데이터를 미리 정의된 클래스 또는 그룹으로 분류하는 프로세스를 말합니다. 여기에는 알고리즘과 통계 모델을 사용하여 각 데이터를 특정 범주(예: 이메일 필터링의 경우 ‘스팸’ 또는 ‘스팸 아님’)에 할당하는 작업이 포함됩니다.분류의 주요 목적은 훈련 데이터 세트에서 발견한 패턴과 관계를 활용하여 보이지 않는 새로운 데이터와 관련된 클래스 레이블을 정확하게 예측하는 것입니다.

회귀 분석의 목적은 한 요소의 변동이 다른 요소에 영향을 미치는 여러 변수 간의 관계를 설정하는 것입니다. 이를 위해 사용되는 머신 러닝 프레임워크는 지속적인 데이터 스트림을 기반으로 미래의 결과를 예측하는 것을 수반합니다. 이러한 유형의 분석은 객실 수, 위치, 전체 크기 등 다양한 요소를 고려하여 부동산의 가치를 추정하는 데 자주 사용됩니다. 레이블이 지정된 데이터로 모델을 학습시키는 과정을 통해 이러한 매개변수 간의 상관관계와 상호 연결에 대한 지식을 습득하여 부동산의 시장 가치를 정확하게 예측할 수 있습니다.

앞서 언급한 작업의 조합은 지도 학습의 기본 원칙으로 작용하지만, 프로세스의 유일한 구성 요소는 아니며 추가 요소와 고려 사항을 포함합니다.

일반적인 애플리케이션

지도 학습 알고리즘의 활용은 다양한 산업 분야에서 널리 채택되어 다음과 같은 수많은 실제 애플리케이션에 적용되고 있습니다:

이미지 및 객체 인식 분야에는 컴퓨터가 디지털 이미지 또는 비디오에서 객체, 장면 또는 이미지를 식별할 수 있도록 하는 알고리즘 및 기술 개발이 포함됩니다. 이 기술은 보안 시스템, 자율 주행 차량, 의료 영상 등과 같은 광범위한 애플리케이션에 사용됩니다.

음성 및 텍스트 분류 분야는 음성 또는 문자 언어를 내용, 의도 또는 목적에 따라 다양한 범주로 분류하는 과정을 포함합니다. 이는 기계 학습 알고리즘과 같은 자연어 처리 기술을 사용하여 언어 데이터의 패턴을 분석하고 특정 언어가 속한 클래스 또는 카테고리에 대해 예측함으로써 이루어집니다. 이 기술의 적용 분야는 음성 어시스턴트 및 챗봇부터 감정 분석 및 스팸 탐지에 이르기까지 매우 광범위합니다.

감성 분석 작업에는 종종 기계 학습 알고리즘과 같은 자연어 처리 기술을 사용하여 텍스트에 표현된 감정 어조나 태도를 평가하는 작업이 포함됩니다. 작성자가 긍정적인 관점을 가지고 있는지, 부정적인 관점을 가지고 있는지, 중립적인 관점을 가지고 있는지 판단하고 감정을 표현하는 방식을 이해하는 것이 목표입니다. 이 정보는 시장 조사, 고객 피드백 분석, 소셜 미디어 모니터링 등 다양한 목적으로 사용될 수 있습니다.

사기 행위와 부정 행위를 탐지하는 것은 금융 거래의 무결성을 유지하고, 규정을 준수하며, 평판 손상을 방지하고, 자산을 손실이나 유용으로부터 보호하는 데 있어 매우 중요한 측면입니다. 의심스러운 패턴이나 행동을 적시에 식별하면 조직이 적절한 조치를 취하여 추가 손실을 방지하고 이해관계자의 신뢰를 유지하는 데 도움이 됩니다.

잠재적 위험과 그 발생 가능성에 대한 평가를 위험 평가라고 합니다.

지도 학습에는 수많은 추가 응용 및 활용 사례가 있습니다.

한계

지도 학습 모델은 상당한 유용성을 지니고 있지만, 제약이 없는 것은 아닙니다. 이러한 모델은 패턴을 이해하고 인식하는 능력을 개발하기 위해 상당한 양의 라벨링된 데이터가 필요하며, 이 과정은 사람의 개입이 필요하기 때문에 비용과 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 정확한 라벨링을 위해서는 전문가의 입력이 필수적이기 때문에 전문 지식이 필요한 영역에서는 이러한 제한이 필요한 경우가 많습니다.

광범위하고 복잡하며 소란스러운 데이터베이스를 처리하는 것은 모델의 효율성에 영향을 미칠 수 있는 또 다른 장애물입니다. 지도 학습 모델은 레이블이 지정된 데이터가 현실의 고유한 패턴을 정확하게 묘사한다는 전제하에 예측됩니다. 그러나 데이터 세트에 노이즈, 관련 연결 또는 추가적인 복잡성이 있는 경우 모델이 정확한 결과를 예측하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

어떤 경우에는 해석 가능성이 문제가 될 수 있습니다. 지도 학습 모델은 정확한 결과를 도출할 수 있지만, 의사 결정 과정을 항상 명확하게 설명하지는 못합니다. 이러한 해석 가능성의 결함은 투명성이 필수적인 의료 분야와 같은 분야에서 특히 두드러집니다.

비지도 학습이란 무엇인가요?

비지도 학습은 라벨이 지정되지 않은 데이터를 사용하여 명시적인 지침 없이 패턴을 식별하고 상관관계를 설정하는 머신 러닝의 한 유형입니다. 레이블이 지정된 데이터가 필요한 지도 학습 알고리즘과 달리, 비지도 학습 모델은 미리 정해진 결과 없이 데이터 세트의 고유한 특징을 감지하는 데 집중합니다. 따라서 이러한 모델은 레이블을 할당하는 것이 힘들거나 불가능한 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 특히 유용합니다.

고객 세분화 프로세스는 비지도 학습의 기본적인 예시입니다.비지도 학습 기법을 활용하면 모델은 고객의 행동과 선호도에 따라 고객 세그먼트를 구분할 수 있으므로 기업은 각 그룹에 적합한 방식으로 마케팅 전략을 맞춤화할 수 있습니다.

기법 및 알고리즘

비지도 학습에는 수많은 방법론이 사용되지만, 이 분야에서 널리 인정받고 응용되고 있는 기법은 소수에 불과하다는 점에 주목할 필요가 있습니다. 이 중 특히 널리 사용되는 두 가지 접근 방식은 클러스터링과 차원 축소입니다.

클러스터링은 사전 분류 없이 공통된 특성이나 불일치를 공유하는 데이터 요소를 함께 그룹화하는 분석 절차입니다. 이 방법론에는 k-평균 및 DBSCAN과 같은 클러스터링 알고리즘이 포함되며, 미리 정해진 라벨링 없이도 데이터 세트 내의 숨겨진 패턴을 발견할 수 있습니다.

연관 규칙은 대규모 데이터 세트 내에서 함께 발생하는 패턴을 식별하는 데 사용되는 통계적 방법입니다. 이 기법을 사용하면 다양한 변수 간의 상관관계와 상호 연관성을 밝혀낼 수 있으며, Apriori와 같은 모델을 통해 자주 함께 나타나는 항목에 대한 규칙을 생성할 수 있습니다. 그런 다음 이러한 규칙을 사용하여 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

널리 사용되는 비지도 학습 접근법 중 두 가지가 클러스터링과 연관 규칙 마이닝입니다.

일반적인 애플리케이션

비지도 학습 알고리즘은 다음과 같은 다양한 분야에서 광범위하게 활용되고 있습니다:

잠재적 기회와 위험을 파악하기 위해 경쟁 환경 평가, 소비자 행동 및 선호도 평가 등 시장 상황 및 동향에 대한 종합적인 조사.

공통된 특성과 행동에 따라 고객을 여러 그룹으로 나누는 과정을 고객 세분화라고 합니다.

자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하며 생성할 수 있도록 하는 컴퓨터 과학 및 인공 지능 분야를 말합니다. 여기에는 계산 방법을 통해 텍스트와 음성을 분석, 이해, 생성하는 다양한 기술이 포함됩니다.

개인의 유전적 구성을 파악하고 자손에게 나타날 수 있는 잠재적 유전적 장애 또는 특성을 평가하기 위해 개인 샘플에 대한 유전자 검사를 실시했습니다.

네트워크 분석은 네트워크의 구조적, 기능적 특성과 시간이 지남에 따라 형성되는 과정에 중점을 두고 네트워크를 체계적으로 연구하는 학문입니다.이 분야에는 복잡한 시스템을 노드와 에지로 표현하는 다양한 기법과 이러한 표현을 분석하여 네트워크 내의 패턴과 관계를 밝혀내는 방법이 포함됩니다. 네트워크 분석은 사회과학, 컴퓨터 과학, 생물학, 경제학, 공학 등 다양한 분야에 걸쳐 응용되고 있습니다.

제한 사항

비지도 학습은 수많은 이점을 가지고 있지만, 그럼에도 불구하고 특정 제약이 있습니다. 이 접근 방식과 관련된 가장 중요한 과제 중 하나는 평가 및 검증의 본질적인 주관적 특성입니다. 미리 정해진 레이블이 없기 때문에 발견되지 않은 패턴의 유효성을 평가하는 것은 어려운 작업이 될 수 있습니다.

비지도 학습은 지도 학습과 마찬가지로 데이터의 무결성 및 관련성에 따라 달라집니다. 노이즈나 관련성이 없는 데이터가 포함된 데이터 세트는 추론된 연결의 정확성을 저해하고 잘못된 결과를 도출할 수 있습니다. 신중한 선택과 사전 처리 방법을 사용하면 이러한 제약을 완화할 수 있습니다.

지도 학습과 비지도 학습의 3가지 주요 차이점

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비지도 학습과 지도 학습 기술은 데이터 가용성, 학습 프로세스 및 모델에 사용되는 일반적인 전략에 대한 요구 사항에서 차이가 있습니다. 이러한 차이점을 파악하는 것은 특정 목표에 적합한 방법론을 선택하는 데 매우 중요합니다.

데이터 가용성 및 준비

지도 학습은 입력과 해당 출력이 있는 레이블이 지정된 데이터 세트를 사용하는 반면, 비지도 학습은 사전 정의된 출력 없이 입력 데이터 내에서 잠재된 구조와 패턴을 발견하는 데 중점을 둡니다.

학습 접근 방식

지도 학습은 레이블이 지정된 데이터 샘플을 활용하여 관찰되지 않은 데이터를 정확하게 분류하거나 예측할 수 있는 모델을 훈련하는 것입니다. 반대로 비지도 학습은 태그가 지정되지 않은 데이터 내에서 이전에 알려지지 않은 패턴, 그룹화 및 관계를 식별한 다음 결과를 예측하는 데 사용할 수 있습니다.

피드백 루프

지도 학습은 피드백 메커니즘을 통합하는 반복 학습 체제를 사용합니다. 이 방법은 수신된 피드백에 따라 출력을 수정할 수 있으므로 지속적으로 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이 피드백 루프를 활용하면 모델은 매개변수를 미세 조정하고 예측과 실제 결과 간의 불일치를 줄일 수 있습니다. 지도 학습과 달리 비지도 학습은 명시적인 피드백 없이 작동하며, 전적으로 데이터의 내재적 특성에 의존합니다.

지도 학습과 비지도 학습 비교표

지도 학습과 비지도 학습은 고유한 특성과 응용 분야가 있는 머신 러닝에 대한 서로 다른 접근 방식입니다. 이러한 차이점을 보다 쉽게 이해할 수 있도록 종합적인 비교표를 제공하여 참고할 수 있도록 했습니다.

개가 고양이를 쫓아갔지만 고양이는 재빨리 나무 위로 올라갔습니다.

고양이 한 마리가 장식용 바닥재 위에서 휴식을 취하는 자세를 취했습니다.

고양이가 매트 위에 앉았습니다.

“고양이 개체가 장식용 직물 바닥재 위에서 휴식을 취하는 자세를 취했습니다.

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두 접근법의 차이점은 주로 분류를 통한 정보 처리 및 지식 습득 방식에 있지만, 두 기술 모두 머신러닝의 효과에 크게 기여합니다.

올바른 머신러닝 접근 방식 선택하기

지도 학습과 비지도 학습은 라벨이 지정된 데이터 세트와 라벨이 지정되지 않은 데이터 세트 모두에서 패턴을 인식하는 서로 다른 두 가지 머신러닝 기법입니다. 각 접근 방식에는 고유한 장점, 제약 조건 및 특정 사용 사례가 있습니다.

비지도 학습은 태그가 지정되지 않은 대규모 데이터 모음 내에서 잠재 패턴을 발견하는 데 더 효과적인 반면, 지도 학습은 적절하게 주석이 달린 훈련 예제와 관련된 잘 정의된 출력 값이 필요한 상황에 적합합니다.

두 가지 방법의 장점을 모두 활용하면 머신러닝 알고리즘의 기능을 극대화하고 여러 분야의 데이터를 기반으로 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.