딥러닝 학습 방법: 지도학습부터 강화학습까지

목차

 

딥러닝의 역사와 발전: 머신러닝에서 딥러닝까지의 여정

인공 신경망의 기본 구조와 중요성

활성화 함수(Activation Functions) 이해하기

손실 함수(Loss Functions)의 역할과 중요성

딥러닝에서의 최적화: 하강법과 경사하강법

확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD)

기울기 사라짐(Vanishing Gradient)

손실 함수와 최적화

컴퓨터 비전(Computer Vision)

합성곱 연산(Convolution)

합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)

순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)

순환 신경망의 발전(The Evolution of RNN)

오토 인코더(Autoencoder)

생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)

과적합과 그 방지법

데이터 불균형

딥러닝 모델 튜닝: 성능 향상의 기초와 전략

전이 학습(Transfer Learning)

딥러닝 학습 방법: 지도학습부터 강화학습까지

설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)

Introduction

 

딥러닝은 인공지능 분야에서 핵심적인 기술이며, 그 핵심에는 다양한 학습 방법들이 있다. 

 

이 글에서는 지도 학습(Supervised Learning), 준지도 학습(Semi-Supervised Learning), 

 

비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)에 대해 간단히 알아보겠다.

 

Supervised Learning

 

지도 학습은 명확한 답이 제공되는 학습 데이터를 바탕으로 알고리즘이 패턴을 학습하는 방식이다. 

 

분류(Classification)는 이미지나 텍스트가 어떤 범주에 속하는지 예측하는 데 사용되며, 

 

회귀(Regression)는 수치 예측 문제에 적용된다. 

 

예를 들어, 의료 이미지에서 질병을 감지하거나 주식 가격을 예측하는 경우에 이 방법이 사용된다.

학습 과정은 입력 데이터와 정답 라벨을 모델에 제공하여,

 

모델이 예측값과 실제값의 차이를 최소화하도록 하는 것을 포함한다.

 

모델은 이러한 오류를 줄이기 위해 내부 파라미터를 지속적으로 조정한다.

장점: 지도 학습은 정답이 명확할 때 매우 높은 정확도를 달성할 수 있다는 장점이 있다.

 

예측 모델이나 분류 문제에서 매우 정밀한 학습이 가능하여,

 

특히 음성 인식, 얼굴 인식 등의 분야에서 활발히 활용되고 있다.

단점: 그러나 이러한 학습 방식은 대량의 라벨링 된 데이터가 필요하며,

 

라벨링 과정에서 발생할 수 있는 오류가 학습 결과에 부정적인 영향을 줄 수 있다는 단점이 있다.

 

또한, 라벨링 작업은 시간이 많이 소요되고 비용이 많이 드는 작업이다.

지도 학습은 특히 금융 분야에서 사기 탐지, 의료분야에서 질병 진단,

 

자동차 산업에서는 자율 주행 기술 개발 등에 널리 적용되고 있다.

 

이 방법은 높은 예측 정확도가 필요한 어떤 분야에서든 중요한 역할을 한다.

 

Semi-Supervised Learning

 

준지도 학습은 부분적으로만 라벨이 지정된 데이터를 사용해 학습하는 방식이다. 

 

이 학습 방법에서는 임시 라벨을 부여하는 PseudoLabel 기법을 사용하는데,

 

이는 라벨이 없는 데이터에 모델이 예측한 라벨을 부여하고 이 데이터를 실제 라벨이 있는 것처럼 학습에 활용하는 것이다.

 

이로 인해 모델은 더 많은 데이터로부터 학습을 진행할 수 있으며,

 

이는 지도 학습만을 사용할 때보다 훨씬 다양한 데이터 상황에 적응할 수 있게 만들어준다.

 

하지만 임시 라벨이 정확하지 않을 수 있어 학습 과정에서 오류를 초래할 위험이 있다.

 

준지도 학습은 라벨링 비용이 많이 드는 큰 데이터셋에서 유용하게 사용될 수 있으며,

 

특히 라벨이 부족한 상황에서도 모델의 성능을 개선하는 데 도움을 준다.

 

Unsupervised Learning

 

비지도 학습은 라벨링 된 데이터가 없는 경우에 유용하다. 

 

대표적으로 고객 데이터가 많은 쇼핑몰에서 

 

구매 패턴이나 선호도를 분석해 고객군을 세분화하는 클러스터링(Clustering) 기법이나, 

 

고차원 데이터의 숨겨진 구조를 밝히는 차원 축소, 그리고 생성형 모델(Generative models)에 사용된다.

 

학습 방식에는 두 가지가 있는데, 첫 번째는 합성곱 신경망(CNN)을 기반으로 한 방법이다.

 

이는 주로 이미지나 비디오 데이터에서 시각적 특징을 추출할 때 사용된다.

 

또 다른 방법은 오토인코더(AE) 기반이다.

 

이는 입력 데이터의 재구성을 통해 특징을 배우며, 이를 통해 데이터의 압축이나 노이즈 제거 등에 활용될 수 있다.

 

이러한 방법들은 정교한 라벨링 없이도 데이터의 숨은 구조를 파악하고 이를 바탕으로 다양한 문제를 해결할 수 있게 한다.

 

비지도 학습은 라벨이 필요 없어 데이터 준비 과정이 간소화되는 장점이 있지만, 

 

예측의 정확도나 결과 해석이 지도 학습에 비해 어렵다는 단점이 있다. 

 

CNN 기반은 이미지의 시각적 특징을 잘 추출하지만 복잡한 구조를 학습하기 위해서는 많은 계산양이 필요하다. 

 

반면, AE 기반은 데이터 재구성을 통해 불필요한 정보를 제거하고 중요한 특징을 추출할 수 있지만, 

 

학습된 특징이 항상 유용하다는 보장은 없다.

 

Conclusion

 

딥러닝의 학습 방법은 각기 다른 장단점을 가지고 있으며, 

 

문제의 특성과 사용할 수 있는 데이터의 유형에 따라 적절한 방법을 선택해야 한다. 

 

지도 학습은 정확한 라벨링이 필요한 경우에 최적화되어 있으며, 준지도 학습은 라벨이 부족한 경우에 유용하다.

 

비지도 학습은 라벨링이 전혀 되어 있지 않을 때 유용하며, 강화 학습은 결정을 내려야 하는 복잡한 환경에 적합하다. 

 

각 학습 방법은 특정 상황에 맞게 선택되어야 하며, 때로는 이들을 조합하여 사용하기도 한다.