AI 지도학습과 비지도학습의 차이
인공지능, 특히 머신러닝을 배우다 보면 꼭 등장하는 두 가지 개념이 있습니다. 바로 지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervised Learning)입니다. 이 두 방식은 AI가 데이터를 학습하는 방식에서 큰 차이를 보이며, 사용하는 목적과 적용 분야도 다릅니다. 이 글에서는 지도학습과 비지도학습이 무엇인지, 어떻게 다른지를 쉽고 직관적인 비유와 함께 설명해드릴게요.
✅ 지도학습(Supervised Learning)이란?
지도학습은 “정답이 포함된 데이터”를 AI에게 보여주면서 학습시키는 방식입니다. 즉, 입력과 출력(정답)이 함께 주어지는 거예요.
예를 들어, 고양이와 개 사진 각각에 “고양이”, “개” 라는 라벨이 붙어 있다면, AI는 사진을 보고 이 라벨을 기준으로 학습하면서 “이런 모습이면 고양이구나”, “이런 귀 모양이면 개인가 보다”라고 판단 기준을 세우게 됩니다.
✅ 비지도학습(Unsupervised Learning)이란?
비지도학습은 “정답 없이 데이터만 제공”해서, AI가 스스로 패턴이나 구조를 찾아내게 하는 방식입니다. 이때는 입력은 있지만, 정답이 없어요.
예를 들어 수천 장의 동물 사진을 AI에게 보여주지만, 사진에 어떤 동물이 있는지는 알려주지 않습니다. 그러면 AI는 스스로 ‘비슷한 사진끼리 묶기’, ‘색상이나 형태로 분류하기’ 같은 방식으로 데이터를 이해하게 돼요.
✅ 둘의 차이를 정리해볼까요?
| 구분 | 지도학습 | 비지도학습 |
|---|---|---|
| 데이터 | 입력 + 정답이 있음 | 정답 없이 입력만 있음 |
| 학습 목표 | 예측 정확도 높이기 | 데이터의 구조 이해하기 |
| 활용 예 | 이메일 스팸 분류, 질병 진단, 이미지 인식 | 고객 군집 분석, 추천 시스템, 이상 탐지 |
| 결과 해석 | 명확한 정답이 있어 결과 해석이 쉬움 | 결과 해석이 어려울 수 있음 |
✅ 쉽게 이해하는 비유
- 지도학습은 “선생님이 정답을 알려주는 수업”
- 비지도학습은 “학생이 교과서 없이 스스로 규칙을 찾아가는 자율 학습”
✅ 혼합형도 있어요: 준지도학습 & 강화학습
실제 환경에서는 모든 데이터를 라벨링하는 것이 어렵기 때문에, 지도학습과 비지도학습을 혼합한 '준지도학습(Semi-supervised)'도 사용돼요. 또한, 보상을 바탕으로 학습하는 강화학습도 주요 방식 중 하나입니다.
✅ 요약
- 지도학습은 정답이 있는 데이터를 기반으로 학습
- 비지도학습은 정답 없이 스스로 패턴을 찾는 방식
- 각각의 목적과 활용 분야가 다름
- 머신러닝의 기초이자, AI 응용의 핵심 개념
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