[ML] 지도 학습과 비지도 학습의 차이는?

지도 학습과 비지도 학습의 차이는 무엇인가요?

지도 학습과 비지도 학습은 머신러닝의 학습 방식에 차이가 있다.

지도 학습(Unsupervised Learning)이란?

지도 학습은 입력 데이터(X)와 정답(라벨, Y)이 주어진 상태에서 학습한다. 즉, 알고리즘은 X와 Y의 관계를 학습하여 새로운 데이터에 대해 예측을 한다. 따라서 지도 학습의 목표는 입력 데이터를 기반으로 라벨을 예측하거나 분류하는 것이다.

아래처럼 다양한 동물의 사진이 주어졌을 때, 해당 동물의 라벨도 같이 제공하여 학습시키는 것이다. 학습이 끝난 뒤에 새로운 동물 사진을 주면 모델은 지금까지의 학습을 기반으로 정답을 예측한다.

비지도 학습이란(Supervised Learning)?

비지도 학습은 입력 데이터(X)만 제공되며, 정답(라벨, Y)은 주어지지 않은 상태에서 학습한다. 따라서 비지도 학습의 목표는 데이터의 패턴, 구조, 군집을 찾는 것이다. Y가 없기 때문에 주로 데이터 이해하고 분석할 때 사용된다.

아래처럼 다양한 동물의 사진이 주어졌을 때, 해당 동물의 라벨은 주어지지 않는다. 비지도 학습은 동물 사진에서 유사한 패턴이나 특징을 분석하여 데이터를 군집화한다. 학습이 끝난 뒤에 새로운 개 사진을 주면 모델은 기존 군집 중 어느 군집에 속할 가능성이 높은지 판단한다。