지도 학습과 비지도 학습의 차이는 무엇인가요?

Question

지도 학습과 비지도 학습의 차이는 무엇이며, 데이터 처리 및 학습 프로세스에서 어떻게 다르게 적용되는지 설명해주시면 감사하겠습니다

Answer 1

안녕하세요. 김철승 과학전문가입니다.

지도 학습은 입력과 함께

올바른 출력 즉 레이블이 주어지는

데이터를 사용해 모델을 학습시키는

방법입니다

이 과정에서 모델은 데이터의

특징과 레이블 사이의 관계를

파악하려고 시도합니다

예로 이메일 스팸 필터가 지도 학습의

적용 사례입니다

여기서 이메일 데이터는 스팸이라는

레이블과 함께 제공됩니다

모델은 이 정보를 학습하여 새로운

이메일이 스팸인지 아닌지를

판별할 수 있게 됩니다

비지도 학습은 레이블이 없는 데이터만을

사용해서

데이터의 구조나 패턴을 모델이

스스로 찾아내게 하는 방법입니다

이는 클러스터링이나 연관 규칙 학습

같은 알고리즘에서 주로 볼 수 있습니다

여기서 모델은 데이터 내의

자연스러운 그룹이나 관계를

인식하려고 시도하여 예를 들면

소비자 구매 패턴을 분석할 때

활용됩니다

지도 학습이 명확한 결과와

그 결과를 얻기 위한 입력 데이터를

필요로 하는 반면 비지도 학습은

데이터 내 숨겨진 구조를 발견하는 데

초점을 둡니다

답변이 마음에 드신다면 좋아요와 추천을

부탁드립니다

Answer 2

안녕하세요! 손성민 과학전문가입니다.

지도 학습과 비지도 학습은 머신러닝의 두 가지 주요 분야입니다. 지도 학습은 입력 데이터와 그에 대한 정답 레이블이 함께 제공되는 상황에서 학습하는 방식이고 비지도 학습은 정답 레이블 없이 입력 데이터만으로 학습하는 방식입니다.

지도 학습에서는 먼저 입력 데이터와 정답 레이블을 가지고 있는 데이터셋을 준비합니다. 그리고 이 데이터셋을 사용하여 모델을 학습시킵니다. 학습된 모델은 새로운 입력 데이터를 받았을 때 정답 레이블을 예측할 수 있습니다. 이러한 방식은 분류나 회귀와 같은 문제를 해결하는 데에 주로 사용됩니다.

반면에 비지도 학습에서는 정답 레이블이 없는 데이터셋을 사용하여 모델을 학습합니다. 이때 모델은 입력 데이터의 패턴을 스스로 학습하고 이를 기반으로 데이터를 군집화하거나 차원 축소하는 등의 작업을 수행합니다. 이러한 방식은 데이터의 구조를 파악하거나 이상치를 탐지하는 등의 문제를 해결하는 데에 주로 사용됩니다.

데이터 처리 및 학습 프로세스에서는 지도 학습과 비지도 학습의 차이가 더욱 두드러집니다. 지도 학습에서는 정답 레이블이 있기 때문에 모델을 학습시키는 데에 사용할 수 있는 데이터가 많습니다. 그리고 정답 레이블을 기준으로 모델의 성능을 평가할 수 있습니다. 반면에 비지도 학습에서는 정답 레이블이 없기 때문에 모델을 학습시키는 데에 사용할 수 있는 데이터가 제한적입니다.

이렇게 지도 학습과 비지도 학습은 데이터의 유무와 모델의 목적에 따라 다르게 적용됩니다. 따라서 어떤 방식을 선택할지는 문제의 성격과 데이터의 특성을 고려하여 결정해야 합니다. 감사합니다.

도움이 되셨다면 아래 추천과 좋아요 부탁드립니다.

Answer 3

안녕하세요. 홍성택 과학전문가입니다.

1. 지도 학습

- 레이블이 있는 데이터를 사용하여 모델을 학습하는 방법입니다.

- 입력 데이터와 정답(레이블)이 함께 제공되어 모델이 입력과 출력 간의 관계를 학습합니다.

- 주로 분류와 회귀문제에 사용됩니다.

2. 비지도 학습

- 레이블이 없는 데이터를 사용하여 모델을 학습하는 방법입니다.

- 입력 데이터만을 이용하여 데이터 간의 패턴이나 구조를 발견하거나 데이터를 그룹화합니다.

- 주로 군집화나 차원 축소)에 사용됩니다.