한눈에 보는 머신러닝 학습 방식 비교표 (지도학습, 비지도학습, 강화학습)

 

📚 목차

• 1. 머신러닝의 세 가지 학습 방식
  • 1-1. 왜 학습 방식 구분이 중요할까?
  • 1-2. 세 가지 학습 방식 요약
• 2. 지도학습 (Supervised Learning)
  • 2-1. 원리와 특징
  • 2-2. 사용 사례
• 3. 비지도학습 (Unsupervised Learning)
  • 3-1. 원리와 특징
  • 3-2. 사용 사례
• 4. 강화학습 (Reinforcement Learning)
  • 4-1. 원리와 특징
  • 4-2. 사용 사례
• 5. 세 학습 방식 요약 및 선택 팁

 

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1. 머신러닝의 세 가지 학습 방식

1-1. 왜 학습 방식 구분이 중요할까?

머신러닝에서 데이터를 어떻게 학습하느냐에 따라 **알고리즘의 종류와 적용 방식이 완전히 달라집니다.** 대표적인 방식은 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 강화학습(Reinforcement Learning) 세 가지입니다. 이들의 원리를 이해하면 어떤 데이터에 어떤 학습 방식을 써야 할지 명확해집니다.

1-2. 세 가지 학습 방식 요약

구분	지도학습	비지도학습	강화학습
정의	정답이 있는 데이터로 학습	정답 없는 데이터에서 패턴 학습	보상을 통해 최적의 행동 학습
데이터	라벨 있음	라벨 없음	환경, 상태, 보상 구성
예시	이미지 분류, 스팸메일 탐지	고객 군집화, 차원 축소	게임 AI, 자율주행, 로봇학습
대표 알고리즘	SVM, Decision Tree, CNN	K-means, PCA, AutoEncoder	Q-Learning, DQN, PPO

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2. 지도학습 (Supervised Learning)

2-1. 원리와 특징

지도학습은 입력(Input)과 정답(Output)이 함께 제공되는 데이터로 모델을 학습시키는 방식입니다. 모델은 입력과 정답 간의 관계를 학습하고, 이후에는 새로운 입력이 주어졌을 때 정답을 예측할 수 있게 됩니다.

2-2. 사용 사례

- 이메일 스팸 분류 - 얼굴 인식 - 가격 예측 (회귀) - 의학 진단

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3. 비지도학습 (Unsupervised Learning)

3-1. 원리와 특징

비지도학습은 라벨이 없는 데이터를 기반으로 군집화, 차원 축소, 패턴 탐색 등을 수행합니다. 모델이 스스로 데이터의 구조를 파악하게 되는 탐색적 학습 방식입니다.

3-2. 사용 사례

- 고객 세그먼트 분석 - 소셜 네트워크 분석 - 이미지 압축 - 이상 탐지

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4. 강화학습 (Reinforcement Learning)

4-1. 원리와 특징

강화학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며, 보상을 극대화하는 방향으로 학습하는 방식입니다. 상태, 행동, 보상으로 이루어진 순환 구조를 바탕으로 최적의 정책을 찾아갑니다.

4-2. 사용 사례

- 게임 AI (알파고, OpenAI Five) - 자율주행 차량 - 스마트 팩토리 로봇 제어 - 실시간 광고 최적화

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5. 세 학습 방식 요약 및 선택 팁

- 정답 데이터가 있는가? → 지도학습

- 패턴만 찾고 싶은가? → 비지도학습

- 보상으로 학습시키고 싶은가? → 강화학습

각 방식은 독립적이기도 하지만, 최근에는 이들을 혼합한 준지도학습, 자가지도학습 등도 활발히 연구되고 있습니다.