기계 학습 모델을 훈련하는 과정에는 각 시나리오에 대해 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 패턴을 학습하고 예측이나 결정을 내릴 수 있도록 방대한 양의 데이터에 모델을 노출시키는 작업이 포함됩니다. 훈련 단계에서 기계 학습 모델은 내부 매개변수를 조정하여 오류를 최소화하고 주어진 작업에 대한 성능을 향상시키는 일련의 반복을 거칩니다.
훈련 중 감독은 모델의 학습 과정을 안내하는 데 필요한 인간 개입 수준을 나타냅니다. 감독의 필요성은 사용되는 기계 학습 알고리즘의 유형, 작업의 복잡성, 훈련에 제공되는 데이터의 품질에 따라 달라질 수 있습니다.
모델이 레이블이 지정된 데이터를 학습하는 기계 학습 유형인 지도 학습에서는 감독이 필수적입니다. 레이블이 지정된 데이터는 각 입력 데이터 포인트가 올바른 출력과 쌍을 이루어 모델이 입력과 출력 간의 매핑을 학습할 수 있음을 의미합니다. 감독 훈련 중에는 훈련 데이터에 대한 올바른 레이블을 제공하고, 모델의 예측을 평가하고, 피드백을 기반으로 모델의 매개변수를 조정하기 위해 사람의 감독이 필요합니다.
예를 들어 지도 이미지 인식 작업에서 고양이와 개 이미지를 분류하도록 모델을 훈련시키는 것이 목표라면 인간 감독자는 각 이미지에 고양이 또는 개 라벨을 지정해야 합니다. 그런 다음 모델은 이러한 레이블이 지정된 예를 학습하여 보이지 않는 새로운 이미지에 대한 예측을 수행합니다. 감독자는 모델의 예측을 평가하고 정확도를 높이기 위해 피드백을 제공합니다.
반면에 비지도 학습 알고리즘은 훈련을 위해 레이블이 지정된 데이터가 필요하지 않습니다. 이러한 알고리즘은 명시적인 지침 없이 입력 데이터에서 패턴과 구조를 학습합니다. 비지도 학습은 클러스터링, 이상 탐지, 차원 축소 등의 작업에 자주 사용됩니다. 비지도 학습에서는 훈련 중에 사람의 감독 없이 기계가 독립적으로 학습할 수 있습니다.
준지도 학습은 지도 학습과 비지도 학습의 요소를 결합한 하이브리드 접근 방식입니다. 이 접근 방식에서 모델은 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터의 조합에 대해 학습됩니다. 레이블이 지정된 데이터는 학습 프로세스를 안내하기 위한 감독 기능을 제공하는 반면, 레이블이 지정되지 않은 데이터는 모델이 데이터에서 추가 패턴과 관계를 발견할 수 있도록 해줍니다.
강화 학습은 에이전트가 환경과 상호 작용하여 순차적인 결정을 내리는 방법을 배우는 기계 학습의 또 다른 패러다임입니다. 강화 학습에서 에이전트는 자신의 행동에 따라 보상이나 벌칙의 형태로 피드백을 받습니다. 에이전트는 시행착오를 통해 시간이 지남에 따라 누적 보상을 최대화하는 방법을 학습합니다. 강화 학습에는 전통적인 의미에서 명시적인 감독이 필요하지 않지만 보상 구조를 설계하고 학습 목표를 설정하거나 학습 프로세스를 미세 조정하려면 인간 감독이 필요할 수 있습니다.
기계 학습 훈련 중 감독의 필요성은 사용되는 학습 패러다임, 레이블이 지정된 데이터의 가용성 및 작업의 복잡성에 따라 달라집니다. 지도 학습에서는 라벨이 지정된 데이터를 제공하고 모델 성능을 평가하기 위해 사람의 감독이 필요합니다. 비지도 학습에는 모델이 레이블이 지정되지 않은 데이터로부터 독립적으로 학습하므로 감독이 필요하지 않습니다. 준지도 학습은 지도 학습과 비지도 학습의 요소를 모두 결합한 반면, 강화 학습에는 환경과의 상호 작용을 통한 학습이 포함됩니다.
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