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"머신러닝에 입문했는데… 지도학습이랑 비지도학습이 도대체 뭐가 다른 거지?"
AI를 공부하거나 검색하다 보면 꼭 한 번은 마주치는 단어,
지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervised Learning).
이 글에서는 초보자도 바로 이해할 수 있도록
둘의 차이, 쓰임새, 그리고 쉬운 예시까지 정리해줄게!
📘 먼저, 머신러닝이란?
머신러닝은 데이터를 이용해 스스로 패턴을 학습하는 인공지능 기술이야.
이 머신러닝의 학습 방식은 크게 3가지로 나뉘는데,
그 중 가장 많이 쓰이는 두 가지가 바로 지도학습과 비지도학습이야.
🧭 지도학습이란?
▶ 정의
정답이 주어진 상태에서 학습하는 방식이야.
- 데이터(Input)와 정답(Label)이 한 쌍으로 주어져 있어.
- AI는 이걸 보고, 입력과 정답 사이의 관계를 학습해.
▶ 예시
- 사진: 고양이 사진 → 정답: “고양이”
- 입력: 광고 클릭 여부 관련 데이터 → 정답: “클릭했는지 여부(Yes/No)”
▶ 어디에 쓰이나?
활용 분야예시
| 이메일 필터링 | 스팸인지 아닌지 분류 |
| 이미지 분류 | 고양이 vs 강아지 구분 |
| 질병 예측 | 의료 영상에서 질병 진단 |
| 가격 예측 | 집의 정보로 시세 예측 |
▶ 장점
- 정확도 높고 예측력 좋음
- 데이터가 잘 정리되어 있으면 빠르게 학습함
▶ 단점
- 정답(Label)을 직접 달아야 해서 데이터 준비가 힘듦
- 새로운 유형에 적응하기 어려움
🔍 비지도학습이란?
▶ 정의
정답 없이, 데이터만 보고 스스로 패턴을 찾는 방식이야.
- AI에게는 입력 데이터만 있고, 정답이 없어
- 대신 비슷한 데이터를 묶거나 숨겨진 구조를 찾아내
▶ 예시
- 소비자 구매 데이터 → 소비자 군집 분석
- 영화 시청 기록 → 유사한 취향 그룹 만들기
▶ 어디에 쓰이나?
활용 분야예시
| 고객 세분화 | 마케팅 대상군 나누기 |
| 이상 탐지 | 금융 사기의 이상 행동 탐지 |
| 추천 시스템 | 비슷한 행동을 한 사람끼리 추천 연계 |
| 데이터 시각화 | 고차원 데이터의 구조 파악 |
▶ 장점
- 정답이 없어도 학습 가능
- 숨겨진 구조나 관계를 발견할 수 있음
▶ 단점
- 결과가 명확하지 않아 해석이 어려움
- 실수하거나 엉뚱한 분류를 할 수 있음
⚖️ 지도학습 vs 비지도학습 요약 비교표
항목지도학습비지도학습
| 데이터 구성 | 입력 + 정답(Label) | 입력만 존재 |
| 학습 목적 | 정답 예측 | 패턴 발견 |
| 예시 | 스팸 메일 분류, 가격 예측 | 고객 분류, 이상 탐지 |
| 장점 | 정확도 높음, 실전 활용 가능 | 데이터 구조 발견 가능 |
| 단점 | 정답 필요, 유연성 부족 | 해석 어려움, 성능 예측 어려움 |
🧠 이렇게 외워봐!
- 지도학습은 “학생에게 문제와 정답을 주고 시험 보는 것”
- 비지도학습은 “정답 없이 문제만 주고 스스로 유형을 나눠보는 것”
🤔 자주 묻는 질문 (FAQ)
Q1. 둘 중 어느 게 더 많이 쓰여?
👉 현실에서는 지도학습이 압도적으로 많이 쓰여
이메일 필터링, 사진 분류, 챗봇, 가격 예측 등 거의 대부분이 이 방식!
Q2. 그럼 비지도학습은 언제 쓰여?
👉 정답이 없는 데이터에서 군집, 트렌드 분석 등 구조 파악할 때 사용해.
대표적인 예: 고객 성향 분석, 추천 알고리즘의 기초 구성.
✅ 마무리 요약
- 지도학습: 정답이 있는 데이터 → 정확한 예측
- 비지도학습: 정답 없이 패턴 발견 → 군집, 시각화에 강함
- 둘 다 머신러닝의 핵심이며, 상황에 따라 적절히 선택해야 함!
👉 머신러닝 초보라면, 지도학습부터 연습해보는 게 좋아.
혹시 다음엔 "딥러닝과 머신러닝의 차이"도 궁금해?
추천 키워드
지도학습, 비지도학습, 머신러닝 학습 방식, AI 분류법, 강화학습과의 차이
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