[📪정보] 비지도학습 강화학습 지도학습 간단하게 설명해줌

[익명(175.113)]

딥러닝 한정해서 설명하겠음. 모든 AI의 학습 데이터는 (입력 데이터, 정답 출력) 쌍으로 이루어짐. "학습"이란 모델에 입력 데이터를 넣었을때 실제 출력을 주어진 정답 출력에 최대한 가깝게 만드는 과정임. 즉,

실제 출력 -> 정답 출력

예를 들어 문장 감정 분석 AI이면 입력 데이터는 문장이고 정답 출력은 그 문장에 담긴 감정임. 학습은 비지도학습 강화학습 지도학습으로 나뉨.

우선 "지도학습"은 정답을 인간이 제시해주어야 하는 학습임. 예를 들어 문장 감정 분석 AI는 사람이 정답 출력 데이터를 직접 만들어야 함. 이를 라벨링이라고 함.
제일 기본적인 방식이지만 사람이 일일히 정답을 제시하는건 어디까지나 한계가 있음.

"비지도학습"은 라벨링이 필요없는 학습임. 주어진 데이터만으로 혼자 학습할 수 있음. 예를 들어 gpt3는 다음 단어가 정답 출력이기 때문에 오직 텍스트 데이터만으로 학습할 수 있음. gan 등도 여기에 해당함.
인간 개입이 필요없기 때문에 학습에 유리히고 따라서 방대한 양의 학습이 가능함. 가령 gpt3는 방대한 인터넷 데이터를 학습할 수 있음.

마지막으로 "강화학습"은 모델의 실제 출력으로 나온 결과를 다시 정답 출력 데이터로 활용하는 방식의 학습임.
예를 들어 게임AI의 특정 상황에서 AI가 a라는 행동을 해서 승리했으면, 그 상황이 입력 데이터가 되고 정답 출력 데이터가 a가 되어서 학습하게 됨. 이런식으로 승리하는 방법을 배울 수 있음.
인간 개입이 필요없는 것은 물론이고, 학습 데이터를 아예 스스로 창조할 수 있음. 따라서 학습 데이터가 사실상 무한임. 대표적으로 알파고 제로가 있음.