인공 지능 의 학습 방법

인공 지능의 학습 방법은 크게 지도 학습, 비지도 학습, 준지도 학습, 강화 학습으로 나눌 수 있습니다.

1. 지도 학습(Supervised Learning): 지도 학습은 학습 데이터셋에 레이블이라는 정답이 달려 있어, 인공 지능이 입력 데이터와 레이블 사이의 관계를 학습하는 방법입니다. 이를 통해 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하게 됩니다. 예를 들어, 고양이와 강아지의 사진을 구분하는 인공지능을 학습시킬 때, 사진과 그 사진이 고양이인지 강아지인지에 대한 레이블을 함께 제공하여 인공지능이 학습하게 됩니다.

2. 비지도 학습(Unsupervised Learning): 비지도 학습은 레이블 없이 입력 데이터만을 이용하여 학습하는 방법입니다. 비지도 학습에서는 패턴, 군집, 상관관계 등 데이터의 내재된 구조를 찾는데 초점을 둡니다. 예를 들어, 고객들의 구매 이력만을 바탕으로 비슷한 구매 패턴을 가진 고객들을 군집화하는 것이 비지도 학습의 한 예입니다.

3. 준지도 학습(Semi-Supervised Learning): 준지도 학습은 지도 학습과 비지도 학습을 혼합한 방법입니다. 일부 데이터만 레이블이 달려 있습니다. 이 방법은 레이블링 작업이 비싸거나 어려운 경우에 유용하게 사용됩니다.

4. 강화 학습(Reinforcement Learning): 강화 학습은 인공 지능이 특정 환경에서 시행착오를 통해 학습하는 방법입니다. 여기서 인공 지능은 에이전트라고 부르며, 행동을 통해 환경에 영향을 미치고, 그 결과로 보상 또는 패널티를 받게 됩니다. 이를 통해 에이전트는 최대의 보상을 얻는 방향으로 학습하게 됩니다.

이러한 학습 방법들은 각각의 문제 상황에 따라 적절하게 선택되어 사용되며, 때로는 여러 방법이 결합되어 사용되기도 합니다.