Supervised Learning vs Semi-Supervised Learning: 인공지능 공부할 때 꼭 알아야 할 차이점

Supervised Learning vs Semi-Supervised Learning: 인공지능 공부할 때 꼭 알아야 할 차이점

 

 

 

요즘은 인공지능이 우리 생활 곳곳에서 쓰이고 있습니다.

스마트폰의 음성 인식, 유튜브의 영상 추천, 자율주행 자동차까지 모두 인공지능이 똑똑하게 판단해 주고 있지요. 그런데 이런 인공지능을 만들기 위해서는 ‘학습’이라는 과정을 거쳐야 합니다. 이때 가장 많이 쓰이는 방식 중 두 가지가 바로 *Supervised Learning(지도학습)*과 *Semi-Supervised Learning(반지도학습)*입니다.

이 글에서는 이 두 가지 방법이 무엇인지, 어떤 차이가 있는지 쉽게 이해할 수 있도록 정리 해봤습니다. 그리고 어떤 상황에서 어떤 방법을 쓰면 좋은지도 함께 알려드릴게요.

 

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목차

1. Supervised Learning이란 무엇인가요?
2. Semi-Supervised Learning이란 무엇인가요?
3. 두 가지 방법의 가장 큰 차이점은 무엇인가요?
4. 어떤 상황에서 각각을 사용하는 게 좋을까요?
5. 실제 예시로 알아보는 학습 방식 비교

 

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1. Supervised Learning이란 무엇인가요?

 

 

Supervised Learning은 ‘지도학습’이라고 부릅니다. 이 방식은 마치 선생님이 학생에게 정답을 알려주면서 공부를 가르치는 것과 비슷합니다.

예를 들어, 고양이와 강아지 사진을 컴퓨터에게 보여주면서 “이건 고양이야”, “이건 강아지야”라고 알려주는 거예요. 컴퓨터는 이런 데이터를 여러 번 보면서 고양이와 강아지를 구별하는 방법을 배웁니다.

특징 요약:

• 입력값(사진, 글, 숫자 등)과 정답(라벨)이 모두 있어야 해요.
• 컴퓨터가 정답을 보면서 학습해요.
• 데이터가 많을수록 정확도가 높아집니다.

예시:
“이 사진은 사과야.”
“이 사진은 바나나야.”
→ 이렇게 라벨이 붙은 데이터를 이용해 과일을 구분하게 만들 수 있어요.

 

 

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2. Semi-Supervised Learning이란 무엇인가요?

 

 

Semi-Supervised Learning은 ‘반지도학습’이라고 부릅니다. 이건 선생님이 정답을 일부만 알려주고, 나머지는 스스로 눈치채서 공부하게 만드는 방식이에요.

예를 들어, 사진 100장을 보여주는데 그중 10장에는 “고양이”나 “강아지”라고 적혀 있고, 나머지 90장에는 정답이 없어요. 컴퓨터는 처음 10장의 정답을 참고하면서 나머지 90장도 스스로 어떤 동물일지 추측해서 배우는 거예요.

특징 요약:

• 일부 데이터만 정답(라벨)이 있어요.
• 정답이 없는 데이터도 함께 사용해요.
• 데이터를 적게 라벨링해도 학습할 수 있어요.

예시:
“이 사진은 고양이야.”
(나머지 사진은 정답 없음)
→ 컴퓨터가 나머지 사진도 고양이인지 아닌지를 스스로 판단해보며 배우는 거예요.

 

 

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3. 두 가지 방법의 가장 큰 차이점은 무엇인가요?

 

항목	Supervised Learning	Semi-Supervised Learning
정답(라벨) 필요 여부	모든 데이터에 필요	일부 데이터에만 필요
데이터 양	라벨링 데이터 많음	라벨링은 적고, 나머지는 무라벨 데이터
비용	라벨링 비용 높음	라벨링 비용 낮음
학습 방식	정답을 보고 배움	일부 정답과 유추로 배움
사용 예	스팸메일 필터, 얼굴 인식	고객 분류, 의료 이미지 분석 등

 

Supervised Learning은 정확하지만 데이터를 라벨링하는 데 시간과 돈이 많이 들어요. 반면 Semi-Supervised Learning은 라벨링을 적게 해도 학습이 가능해서, 비용을 아낄 수 있는 장점이 있습니다.

 

 

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4. 어떤 상황에서 각각을 사용하는 게 좋을까요?

 

✔ Supervised Learning을 사용하는 경우:

• 정확한 데이터가 충분히 있는 경우
• 라벨링된 데이터 확보가 쉬운 경우
• 중요한 결정(의료 진단, 금융 사기 탐지 등)을 해야 할 때

✔ Semi-Supervised Learning을 사용하는 경우:

• 라벨링된 데이터가 적고 만들기 어려운 경우
• 수많은 데이터를 확보했지만 정답은 일부만 있는 경우
• 비용과 시간이 부족한 프로젝트일 때

요즘은 라벨링된 데이터를 만들기가 어렵기 때문에, 반지도학습이 많이 쓰이고 있어요. 특히 사진, 영상, 음성처럼 사람 손으로 일일이 정답을 달기 어려운 경우에 유용합니다.

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5. 실제 예시로 알아보는 학습 방식 비교

과일 분류기 만들기 예시

Supervised Learning 방식:

• 사과 100장, 바나나 100장, 각각에 "사과", "바나나"라고 정답이 붙어 있어요.
• 컴퓨터는 이 정답을 보면서 어떤 모양이 사과고, 어떤 색이 바나나인지 배워요.

Semi-Supervised Learning 방식:

• 사과 10장, 바나나 10장만 정답이 있고, 나머지 180장은 정답이 없어요.
• 컴퓨터는 처음에 있는 정답 20장을 보고, 나머지 180장을 스스로 구분하려고 해요.

스팸 메일 분류기 예시

• 지도학습: "이메일 A는 스팸", "이메일 B는 스팸 아님"이라고 정답이 있을 때
• 반지도학습: 일부 이메일에만 정답이 있고, 나머지는 컴퓨터가 알아서 판단하게 할 때

이처럼 실제 현장에서는 두 가지 방법을 상황에 따라 섞어서 쓰는 경우도 많습니다.

 

 

Supervised Learning과 Semi-Supervised Learning은 인공지능이 공부하는 방법 중 아주 중요한 두 가지입니다.

지도학습은 정답을 모두 알려주며 배우는 방식이고,

반지도학습은 일부만 알려주고 나머지는 스스로 눈치채며 배우는 방식이에요.

 

요즘은 데이터는 많지만 정답을 만드는 게 어렵기 때문에, 반지도학습이 점점 더 많이 활용되고 있습니다.

하지만 중요한 결정에는 여전히 지도학습이 꼭 필요하답니다. 두 방식의 특징을 잘 알고, 상황에 맞게 사용하는 것이 가장 중요합니다.