AI 학습 방법 (Machine Learning Paradigms)

AI(인공지능)의 학습 방법은 크게 세 가지 주요 패러다임으로 나뉩니다.

1. 지도학습 (Supervised Learning)
2. 비지도학습 (Unsupervised Learning)
3. 강화학습 (Reinforcement Learning, RL)

추가적으로, 최근에는 자기지도학습(Self-Supervised Learning)과 생성 모델(Generative AI)도 주목받고 있습니다.

1. 지도학습 (Supervised Learning)

• 정답(Label)이 있는 데이터셋을 학습하여 입력과 출력 간의 매핑을 학습하는 방법
• 사람이 직접 정답을 제공하여 AI가 패턴을 학습함
• 데이터셋: (입력 X, 출력 Y) 쌍으로 구성

지도학습의 대표적인 알고리즘

• 회귀(Regression): 연속적인 값을 예측 (예: 주식 가격 예측)
• 분류(Classification): 카테고리 분류 (예: 스팸 메일 필터링)

예제

• 이메일이 스팸인지 아닌지를 판별 (스팸/비스팸 라벨 있음)
• 고객이 대출을 갚을 확률을 예측 (연체 여부 라벨 있음)

2. 비지도학습 (Unsupervised Learning)

• 정답(Label)이 없는 데이터에서 패턴을 학습하는 방식
• 데이터의 숨겨진 구조를 찾는 것이 목적

비지도학습의 대표적인 알고리즘

• 군집화(Clustering): 데이터 그룹화 (예: 고객 세분화)
• 차원 축소(Dimensionality Reduction): 데이터에서 중요한 특징만 추출 (예: PCA, t-SNE)

예제

• 고객의 소비 패턴을 분석하여 비슷한 그룹으로 분류
• 이상 탐지(Anomaly Detection) (예: 카드 사기 탐지)

3. 강화학습 (Reinforcement Learning, RL)

• 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방법을 학습
• 시행착오(Trial & Error)를 통해 최적의 행동을 찾아내는 방식

강화학습의 대표적인 알고리즘

• Q-Learning: 보상을 최대화하는 정책을 학습
• Deep Q-Network(DQN): 신경망을 활용한 Q-learning
• Policy Gradient: 직접 정책을 최적화하는 방법
• Actor-Critic: 정책 기반(Actor)과 가치 기반(Critic) 학습 병행

예제

• 알파고(AlphaGo): 바둑 AI
• 자율주행 자동차: 최적의 운전 경로 학습
• 로봇 제어: 강화학습을 이용한 로봇 팔 조작

4. 자기지도학습 (Self-Supervised Learning, SSL)

• 데이터에서 일부 정보를 제거하고 이를 복원하는 방식으로 학습
• 최근 AI 모델(특히 딥러닝)에서 많이 사용됨

예제

• GPT(챗봇) 학습: 문장에서 일부 단어를 가리고 이를 예측
• BERT: 문장의 일부를 마스킹하여 문맥을 학습

5. 생성 모델 (Generative AI)

• 새로운 데이터를 생성하는 AI 학습 방법
• 딥러닝과 강화학습을 결합하여 창의적인 콘텐츠를 만듦

생성 모델의 대표적인 알고리즘

• GAN(Generative Adversarial Networks): 이미지 생성 (예: 딥페이크)
• VAE(Variational Autoencoder): 데이터 생성
• Transformer 기반 모델 (GPT, DALL·E, Stable Diffusion): 텍스트/이미지 생성

예제

• 챗GPT: 문장 생성
• DALL·E: 이미지 생성
• StyleGAN: 얼굴 합성 이미지 생성

AI 학습 방법 요약

클라우드 & AI 학습 방법

클라우드 기반 AI 학습을 활용하면 GPU/TPU 리소스를 쉽게 사용할 수 있습니다.

• GCP Vertex AI, AWS SageMaker, Azure ML → 클라우드에서 머신러닝 학습 가능
• MLOps + Kubernetes → AI 모델 배포 자동화
• AutoML → 모델 학습을 자동화하여 AI 개발 속도 향상