자기 주도 학습

자가 지도 학습은 시스템이 입력 데이터를 사용하여 데이터에 레이블을 지정하는 데 사람의 개입이 필요 없는 예측 모델을 구축하는 머신 러닝 기법입니다. 이 기법은 비정형 데이터를 사용하여 기계가 새로운 데이터를 정확하게 분류하고 예측하는 데 사용할 수 있는 패턴, 상관관계 및 추세를 식별하도록 도와줍니다. 사람이 직접 개입하여 데이터에 레이블을 지정해야 하는 지도 학습과 달리, 자가 지도 학습을 사용하면 시스템이 수동 개입 없이 학습할 수 있습니다.

자기 지도 학습의 개념은 1950년대 후반에 처음 개발된 강화 학습에서 비롯되었습니다. 이후 독자적인 연구 분야로 발전하여 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 로봇 공학, 생물 정보학 등의 분야에서 다양한 실제 응용 분야에 널리 사용되고 있습니다.

자가 지도 학습은 사전 학습과 온라인 학습의 두 가지 주요 범주로 나뉩니다. 사전 학습은 기존 데이터 세트를 사용하여 예측 모델을 생성하는 반면, 온라인 학습은 새로운 데이터를 수집하면서 모델을 지속적으로 업데이트합니다.

사전 학습된 자가 지도 학습은 레이블이 지정된 데이터 세트를 가져와서 모델을 학습시키는 방식으로 작동합니다. 그런 다음 이 모델을 사용하여 새 데이터에서 패턴을 식별하고 이러한 패턴을 기반으로 예측을 수행합니다. 이 접근 방식은 컴퓨터 비전 애플리케이션용 이미지 데이터 세트와 같이 사람이 레이블을 지정하기에는 너무 큰 데이터 세트에 사용됩니다.

강화 학습이라고도 하는 온라인 자기 지도 학습은 시스템이 환경으로부터 받는 피드백에 따라 행동을 조정하도록 학습하는 머신 러닝의 한 유형입니다. 이러한 유형의 학습을 통해 시스템은 시간이 지남에 따라 학습하고 새로운 상황과 데이터에 적응할 수 있습니다.

자기 지도 학습은 컴퓨터 비전부터 자연어 처리 및 로봇 공학에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 사용될 수 있습니다. 잠재적으로 많은 용도가 있는 강력한 도구이며, 앞으로 머신 러닝에서 더욱 중요한 부분이 될 것입니다.