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지도 학습과 비지도 학습
사람이 답안지를
제대로 줄 수가 없을 때
사람이 쉽게 만들 수 있는 답안지
자율 주행 모델을 만들기 위해서 필요한 데이터는 사람이 정확하게 만들어 인공 지능에게 줄 수 있습니다. 직접 사람이 운전해서 만들면 되니까요.
사람이 만들기 어려운 답안지
지진 예측 모델을 만든다고 생각해 보세요. 이 경우 시험지는 지질 정보, 답안지는 지진 유무와 같은 것이 될 것입니다. 학습 데이터가 몇 개나 될까요? 운전하는 것처럼 지진을 만들어 낼 수는 없습니다.
해커의 침입을 탐지하는 모델도 비슷한 난관에 마주하게 됩니다. 해커가 새로운 공격을 만들어 낼텐데 그건 어떻게 모을 수 있을까요? 기존 수법으로 해커가 공격하지 않는데 기존에 모아둔 공격 데이터는 과연 쓸모가 있을까요?
사람이 시험지를
제대로 줄 수가 없을 때
답안지를 쉽게 만든다고 해도…
주가 예측 모델을 생각해 보겠습니다. 시험지는 오늘의 각종 경제 정보가 될 것이고, 답안지는 다음 날 주가가 올랐는지 내렸는지가 될 것입니다. 답안지는 쉽게 모을 수 있습니다.
시험지에 포함할 정보는 어디까지?
그런데, 시험지가 참으로 곤란합니다. 도대체 어떤 정보들을 시험지에 포함해야 할까요? 이자율, 물가 지수, 실업률, 뭐 그런 지표들을 잔뜩 시험지에 넣는 것으로 충분할까요? 코로나가 경제에 미친 영향이 지대한데, 그런 정보도 필요하지 않을까요? 선거 결과도 경제에 미치는 영향이 클테니 그런 뉴스 정보도 넣어야 할 것입니다. 장마가 지속되면 경제에 영향을 미치지 않을까요? 날씨 정보도 시험지에 넣어야 할 것입니다.
사실 시험지에 어느 범위까지 정보를 채워야 할지 우리는 알지 못합니다.
지도 학습 인공 지능
지금까지는 시험지와 답안지가 충분한 경우인 지도 학습 위주로
우리가 최근에 목격하고 있는 인공 지능은 사람이 시험지와 답안지를 모두 충분히 잘 만들 수 있는 경우들이 대부분입니다. 인공 지능을 지도 학습시킨 것입니다. 사람이 만든 시험지와 답안지를 학습한 인공 지능은 사람을 대신하여 그 일을 할 수가 있습니다.
지도 학습: 사람이 가르치고, 사람을 대신하고
엄청나게 많은 양의 데이터를 학습하게 되면 사람과 비슷하게, 혹은 사람보다 훨씬 빠르고 정확하게 결과를 낼 수가 있게 되는 것입니다. 사람이 인공 지능을 지도하고 가르치니 인공 지능이 똑똑해져서 사람을 대신한다는 것입니다.
비지도 학습 인공 지능
사람이 가르쳐 주지 않는 인공 지능에게는 무엇을 기대할까?
재해, 보안, 주식 등은 지도 학습할 수가 없습니다. 원래 사람이 잘 모르거나 못하는 것들이니 그럴만도 합니다. 이런 분야에는 비지도 학습을 적용합니다. 시험지와 답안지를 충분히 인공 지능에 주지 않는다면 우리가 인공 지능에 무엇을 기대할 수 있을까요?
비지도 학습: 사람이 풀기 어려운 문제를 인공 지능과 함께 풀다
비지도 학습은 사람이 풀기 어려운 문제를 사람과 인공 지능이 함께 풀어내는 것이 목표입니다. 따라서, 비지도 학습을 통해 인공 지능이 내 놓는 결과물은 늘 인간 지성을 필요로 합니다.
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