지도학습과 비지도학습은 머신러닝의 핵심 개념입니다. 이 두 가지 방법에 대해 이해하면, 인공지능이 어떻게 학습하고 어떻게 작동하는지 이해하는 데 큰 도움이 됩니다. 이 포스트에서는 이 두 가지 방법에 대해 간단하고 이해하기 쉽게 설명하겠습니다.
1. 지도학습 (Supervised Learning)
지도학습은 머신러닝의 가장 일반적인 형태입니다. 이 방법에서는, 모델은 '레이블'이라는 정답이 붙어있는 데이터를 학습합니다. 레이블이라는 것은 각 데이터에 대한 정답 또는 결과를 말합니다. 예를 들어, 고양이와 강아지의 사진을 구분하는 모델을 학습시키는 경우, 각 사진에 '고양이' 또는 '강아지'라는 레이블이 붙어있습니다.
지도학습은 마치 학생이 선생님의 지도를 받아 공부하는 것과 비슷합니다. 모델은 레이블을 통해 어던 입력이 어떤 결과로 이어지는지를 배웁니다. 이후에 새로운 입력이 주어지면, 학습한 내용을 바탕으로 결과를 예측합니다.
2. 비지도학습 (Unsupervised Learning)
비지도학습은 레이블이 없는 데이터를 사용하여 모델을 학습하는 방법입니다. 즉, 모델은 정답이 주어지지 않은 상태에서 데이터를 학습해야 합니다. 이 경우, 모델은 데이터의 패턴,구조,관계 등을 찾아내는 것이 목표입니다.
비지도학습은 마치 어린아이가 세상을 배우는 것과 비슷합니다. 어린 아이는 세상의 모든 것을 처음 보는 상태에서, 스스로 경험하고 배워가며 세상을 이해합니다. 마찬가지로, 비지도학습에서는 모델이 데이터를 보고 스스로 패턴을 찾아내며 학습합니다.
지도학습과 비지도학습은 각기 다른 종류의 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 지도학습은 분류(Classification)나 회귀(Regression)와 같이 결과를 예측하는 문제에 사용되며, 비지도학습은 클러스터링(Clustering)이나 차원 축소(Dimensionality Reduction)와 같이 데이터의 구조나 관계를 찾아내는 문제에 사용됩니다.
이렇게 지도학습과 비지도학습의 개념을 이해하면, 인공지능이 어떻게 동작하는지, 어떤 종류의 문제를 해결할 수 있는지에 대한 이해를 넓힐 수 있습니다. 다음 포스트에서는 비지도학습을 이용한 실제 사례인 오픈소스 'Anomalib'에 대해 자세히 알아보겠습니다.
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