지도학습(Supervised Learning)과 행동전이(Transfer Learning)의 차이와 활용 - 인공지능 학습 기법 #2

오늘은 지난 글에 이어서 인공지능 학습 기법 2번째 이야기로, 인공지능 학습 방법 중 지도학습(Supervised Learning)과 행동전이(Transfer Learning)에 대해 살펴보겠습니다. 

지도학습과 행동전이

 

 

지도학습(Supervised Learning)과 행동전이(Transfer Learning)

  지도학습(Supervised Learning)

지도학습은 특정한 데이터를 기반으로 AI가 학습하도록 돕는 방법입니다. 쉽게 말해, 정답을 가르쳐 주는 선생님 같은 역할을 하는 방식입니다.

예를 들어, 고양이와 강아지 이미지를 분류하는 AI를 만든다고 가정해 보면, 수천 장의 고양이와 강아지 사진과 각 사진에 대한 정답(라벨)을 AI에게 제공하면, AI는 그 패턴을 학습해 새 이미지를 분류할 수 있습니다.

 

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주요 응용 사례

• 이미지 분류: 의료 분야에서 암세포 이미지 식별
• 음성 인식: 스마트폰에서 음성 명령 이해
• 텍스트 분석: 스팸 메일 필터링

지도학습의 가장 큰 장점은 높은 정확도를 낼 수 있다는 점입니다. 그러나 대량의 라벨링 된 데이터가 필요하며, 데이터 준비 과정이 시간이 많이 든다는 단점도 있습니다.

 

  행동전이(Transfer Learning)

행동전이는 AI가 기존에 배운 지식을 새로운 문제나 환경에 적용하는 능력을 말합니다. 마치 사람이 자전거를 탈 줄 알면 전동 킥보드를 배우는 데 훨씬 수월한 것처럼, AI도 기존의 경험을 활용해 학습 속도를 높이거나 성능을 향상할 수 있습니다.

 

주요 응용 사례

• 도메인 전이: 다른 산업 분야의 데이터를 활용해 새로운 모델 개발 
• 언어 번역: 여러 언어 모델 간의 지식 공유

행동전이는 라벨링된 데이터를 적게 사용할 수 있고, 새로운 환경에 신속하게 적응할 수 있다는 장점이 있습니다. 따라서 데이터 준비 비용이 줄어드는 동시에 개발 속도가 빨라집니다.

 

 

 

  지도학습과 행동전이의 차이점

구분	지도학습	행동전이
학습 데이터	대량의 라벨링된 데이터 필요	기존 모델의 지식을 활용
학습 방식	데이터와 라벨을 통해 직접 학습	기존 모델의 파라미터를 조정
적용 범위	특정한 문제에 초점	유사하거나 다른 문제로 확장 가능

 

지도학습은 특정 문제를 해결하는 데 뛰어난 반면, 행동전이는 새로운 문제에 더 유연하게 대응할 수 있습니다.

 

 

  다른 학습 방법들과의 비교

강화학습은 전혀 다른 접근 방식을 취합니다. 지도학습이나 행동전이는 주어진 데이터를 학습하지만, 강화학습은 시도와 실패를 통해 배웁니다. 예를 들어, 바둑 AI는 수많은 게임을 스스로 시뮬레이션하며 최적의 수를 찾아냅니다.

 

파인튜닝은 행동전이와 유사하지만, 특정한 데이터에 맞게 기존 모델을 세부적으로 조정하는 데 초점이 맞춰져 있습니다. 행동전이가 기존 지식을 일반적으로 적용한다면, 파인튜닝은 특정 환경에 최적화하는 과정이라 볼 수 있습니다.

구분	강화학습	파인튜닝
학습 데이터	데이터 대신 환경과 보상 시스템 활용	기존 모델에 소량의 추가 데이터 사용
학습 방식	시뮬레이션과 보상 기반 학습	모델의 일분 파라미터 조정
적용 범위	게임, 로봇 공학 등	특수한 데이터에 맞춘 모델 개선

 

 

 

 

인공지능 학습의 미래 지도학습, 행동전이, 강화학습, 그리고 파인튜닝은 각기 다른 강점과 약점을 가지고 있지만, 함께 사용될 때 더욱 강력한 도구가 됩니다.