우리가 AI, 특히 머신러닝이라는 단어를 들을 때, ‘데이터를 학습한다’는 막연한 개념만 떠올리는 경우가 많습니다. 하지만 머신러닝은 데이터를 학습하는 방식에 따라 크게 세 가지 유형으로 나뉩니다. 바로 지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)이죠.
이 세 가지 학습 방법을 이해하는 것은 머신러닝의 작동 원리를 파악하는 핵심입니다. 복잡한 기술 용어 대신 쉬운 비유와 실제 사례를 통해 각 학습 방법의 특징을 명확히 설명해 드릴게요.
1. 지도 학습(Supervised Learning)
지도 학습은 가장 흔하게 사용되는 머신러닝 방법으로, 마치 ‘과외 선생님이 정답을 알려주며 가르치는 학생’과 같습니다.
AI 모델에게 문제(입력 데이터)와 정답(레이블, Label)을 함께 제공하여 학습시키는 방식입니다.
작동 방식
- 수많은 ‘문제-정답’ 쌍을 AI에게 보여주면, AI는 이 쌍 사이의 규칙이나 패턴을 학습합니다. 학습이 완료되면, AI는 처음 보는 문제에도 정답을 예측할 수 있게 됩니다.
쉬운 예시
- 스팸 메일 분류: 수많은 이메일을 ‘스팸’ 또는 ‘정상’이라고 분류된 데이터와 함께 학습시킵니다. 그러면 AI는 새로운 이메일이 스팸인지 정상인지 예측할 수 있게 됩니다.
- 주택 가격 예측: 집의 크기, 방 개수, 위치 등의 정보(문제)와 실제 거래 가격(정답) 데이터를 학습합니다. 이후 새로운 집의 정보를 입력하면 예상 가격을 예측해줍니다.
- 이미지 분류: 수많은 사진에 ‘고양이’, ‘강아지’ 같은 이름표(정답)를 붙여 학습시킵니다. AI는 새로운 동물 사진을 보고 어떤 동물인지 분류합니다.
활용 분야
- 스팸 메일 필터링, 이미지 및 음성 인식, 주식 예측, 질병 진단 등 정답이 명확한 예측이나 분류 문제에 주로 사용됩니다.
2. 비지도 학습(Unsupervised Learning)
비지도 학습은 마치 ‘아무런 정보 없이 스스로 미지의 세계를 탐험하며 규칙을 찾아내는 탐험가’와 같습니다.
AI 모델에게 정답(레이블) 없이 오직 입력 데이터만 제공하여 학습시키는 방식입니다.
AI는 스스로 데이터 속에서 패턴, 구조, 유사성을 발견하고 그룹화합니다.
작동 방식
- AI는 정답이 없는 데이터를 받아서 그 데이터들 간의 숨겨진 관계를 파악합니다. 주로 데이터를 여러 그룹으로 묶는 군집화(Clustering)나 데이터의 특징을 압축하는 차원 축소(Dimension Reduction) 등의 작업에 사용됩니다.
쉬운 예시
- 고객 세분화: 온라인 쇼핑몰에서 고객들의 구매 기록만 가지고 AI가 스스로 ‘자주 구매하는 고객’, ‘고가의 제품을 선호하는 고객’ 등으로 그룹을 나눕니다. 누가 어떤 그룹에 속하는지 미리 알려주지 않아도 AI가 알아서 비슷한 성향을 가진 고객끼리 묶어주는 것이죠.
- 뉴스 기사 분류: 수많은 뉴스 기사들을 AI가 스스로 읽고, 내용의 유사성을 바탕으로 ‘정치’, ‘경제’, ‘스포츠’ 등으로 그룹화합니다.
활용 분야
- 고객 세분화, 이상 탐지(예: 신용카드 사기), 추천 시스템의 기반 마련, 데이터 시각화 등 데이터의 숨겨진 구조를 파악하는 데 유용하게 쓰입니다.
3. 강화 학습(Reinforcement Learning)
강화 학습은 마치 ‘게임 속 주인공이 시행착오를 겪으며 보상을 최대화하는 방법을 배우는 것’과 같습니다.
AI 에이전트(주인공)가 특정 환경 속에서 행동하고, 그 행동의 결과에 따라 보상 또는 페널티를 받으며 최적의 행동 전략을 학습하는 방식입니다.
작동 방식
AI 에이전트는 환경과 상호작용하면서 ‘어떤 상황에서 어떤 행동을 해야 가장 좋은 보상을 얻을 수 있는가?’를 학습합니다.
당장의 보상보다는 장기적인 보상을 극대화하는 것을 목표로 합니다.
쉬운 예시
- 알파고(AlphaGo): 바둑 게임에서 AI가 수를 둘 때마다 승리라는 ‘보상’을 목표로 학습합니다. 수많은 대국을 반복하며 최적의 수를 찾아내는 전략을 스스로 터득했습니다.
- 자율 주행 자동차: AI가 운전 환경(도로, 신호등, 다른 차량)을 인식하고 ‘직진’, ‘좌회전’, ‘정지’ 등의 행동을 선택합니다. 안전하게 주행하면 ‘보상’을, 사고가 나면 ‘페널티’를 받으며 안전한 운전 방법을 학습합니다.
- 로봇 제어: 로봇이 복잡한 동작을 수행할 때, 성공적인 동작에는 보상을, 실패한 동작에는 페널티를 주며 효율적인 움직임을 학습합니다.
활용 분야
게임 인공지능(알파고), 로봇 제어, 자율 주행, 복잡한 시스템 최적화 등 의사 결정과 전략이 중요한 분야에 주로 사용됩니다.
이처럼 지도학습, 비지도학습, 강화학습은 각기 다른 방식으로 데이터를 이해하고 문제를 해결합니다.
어떤 머신러닝 방법을 사용할지는 해결하고자 하는 문제의 성격과 보유하고 있는 데이터의 형태에 따라 달라집니다.
이 세 가지 학습 방법을 이해한다면, 앞으로 인공지능이 어떻게 우리 삶을 변화시킬지, 그리고 어떤 문제를 해결하는 데 활용될지 더욱 깊이 있게 통찰할 수 있을 것입니다.