반지도 학습

준지도 학습은 라벨이 지정된 데이터와 라벨이 지정되지 않은 데이터를 모두 사용하여 알고리즘을 훈련하는 머신 러닝의 하위 분야입니다. 반지도 학습의 목적은 라벨이 지정되지 않은 데이터를 활용하여 라벨이 지정된 데이터를 보완하는 것입니다. 이를 통해 레이블이 지정된 데이터의 일부만 사용하면서 더 많은 정보를 학습할 수 있습니다. 준지도 학습은 일부 레이블이 지정된 데이터를 사용한다는 점에서 지도 학습의 한 형태이지만 레이블이 지정되지 않은 데이터도 활용한다는 점에서 차이가 있습니다.

반지도 학습의 기본 개념은 라벨이 지정된 데이터의 규칙보다 라벨이 지정되지 않은 데이터의 규칙을 실현하는 것이 일반적으로 더 쉽다는 것입니다. 또한 레이블이 지정된 데이터의 양이 적은 경우에도 일반적으로 사용됩니다. 이 때문에 머신 러닝 분야에서 널리 사용되는 접근 방식이 되었습니다.

반지도 학습 알고리즘에는 여러 유형이 있습니다. 이러한 알고리즘은 일반적으로 생성 모델 또는 판별 모델의 두 가지 범주 중 하나에 속합니다. 생성 모델은 데이터의 분포를 모델링하려는 알고리즘이며, 판별 모델은 데이터가 주어졌을 때 클래스 간의 차이를 모델링하려는 알고리즘입니다. 다음은 준지도 알고리즘의 몇 가지 예입니다:

- 생성적 적대 신경망(GAN): GAN은 두 개의 신경망(생성자 및 판별자)을 사용하여 원본 데이터 세트의 분포를 따르는 새로운 데이터를 생성하는 일종의 생성 모델입니다. GAN은 훈련용 데이터를 보강하기 위해 원본 데이터 세트에서 데이터를 생성할 수 있으므로 준지도 학습에 사용할 수 있습니다.

- 자가 학습: 자가 학습은 라벨이 지정된 데이터 세트에 대해 알고리즘을 학습한 다음 라벨이 지정되지 않은 해당 데이터에 대한 라벨을 출력하는 데 사용하는 일종의 준지도 학습 기법입니다. 그런 다음 출력된 레이블은 모델이 학습할 레이블이 지정된 데이터의 일부로 사용됩니다.

- 라벨 전파: 레이블 전파는 레이블이 지정된 데이터에서 레이블이 지정되지 않은 주변 데이터로 레이블을 전파하는 특정 유형의 준지도 학습 기법입니다. 레이블은 데이터와 레이블이 지정된 데이터의 유사성을 기반으로 전파됩니다.

전반적으로 반지도 학습은 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터를 모두 사용하여 알고리즘을 학습할 수 있기 때문에 머신 러닝에 강력한 기술입니다. 이를 통해 알고리즘은 두 가지 데이터 소스를 모두 활용할 수 있으므로 더 정확한 결과를 도출할 수 있습니다.