지도 학습 vs 비지도 학습: 핵심 차이점 이해하기

머신러닝은 인공지능의 핵심 기술 중 하나이며, 다양한 문제를 해결하는데 사용됩니다.

머신러닝 알고리즘은 크게 지도 학습과 비지도 학습으로 나눌 수 있습니다.

두 학습 방식은 데이터의 라벨 유무에 따라 구분됩니다.

지도 학습ㅣ

지도 학습은 정답이 포함된 학습 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 방식입니다. 학습 데이터는 입력 데이터와 출력 데이터로 구성됩니다. 입력 데이터는 모델이 예측해야 할 대상이며, 출력 데이터는 정답입니다. 지도 학습 모델은 학습 데이터를 기반으로 새로운 데이터에 대한 정답을 예측합니다.

지도 학습의 장점:

• 높은 정확도를 달성할 수 있습니다.
• 다양한 문제에 적용할 수 있습니다.

지도 학습의 단점:

• 많은 양의 라벨이 있는 학습 데이터가 필요합니다.
• 라벨링 작업에 시간과 비용이 많이 소요됩니다.

지도 학습의 대표적인 알고리즘:

• 선형 회귀
• 로지스틱 회귀
• 의사결정나무
• SVM
• 딥러닝

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비지도 학습ㅣ

비지도 학습은 라벨이 없는 학습 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 방식입니다. 모델은 데이터의 내재된 구조를 스스로 학습합니다. 비지도 학습 모델은 학습 데이터의 패턴을 찾아 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다.

비지도 학습의 장점:

• 라벨이 없는 데이터를 활용할 수 있습니다.
• 데이터 수집 및 라벨링 작업에 소요되는 시간과 비용을 줄일 수 있습니다.

비지도 학습의 단점:

• 지도 학습에 비해 정확도가 낮을 수 있습니다.
• 해석하기 어려운 결과를 도출할 수 있습니다.

비지도 학습의 대표적인 알고리즘:

• 군집화
• 차원 감소
• 이상 탐지

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지도 학습과 비지도 학습은 머신러닝에서 중요한 두 가지 학습 방식입니다.

두 학습 방식의 핵심 차이점을 이해하고,

문제의 특성에 맞는 적절한 학습 방식을 선택하는 것이 중요합니다.

딥러닝과 머신러닝: 개념과 차이점