Q : 지도학습과 비지도학습의 차이점은 무엇입니까? 설명 및 예를 들어주세요.

A : 기계학습에 학습 방법으로는 지도학습과 비지도학습이 크게 나누자면 2가지로 존재합니다. 그럼 먼저 감독 학습이라는 것을 알아보겠습니다.
감독학습은 레이블이라고 불리는 답안지와 학습 데이터를 가지고 모형을 추론하는 것입니다. 사전에 답을 알고 있기 때문에 데이터와 답안지를 바탕으로 함수을 추론하여 모형을 만들어 갑니다. 잘 학습된 모형은 처음 보는 데이터에도 합리적인 방법으로 정확한 결과를 출력합니다. 하지만 때로는 노이즈라고 불리는 잘못된 데이터까지 너무나 잘 학습하여 모형의 일반화가 떨어지는 오버피팅 문제가 발생하기도 합니다. 지도학습은 아래와 같은 단계로 구분할 수 있습니다.
학습 데이터 준비 -> 알고리즘 선택 -> 모형 평가와 파라미터 값 조절
지도학습의 중요 알고리즘으로는 SVM, 의사결정 나무, 랜덤 포레스트, 신경망, 선형 회귀, 로지스틱 회귀등이 있고, 주택 가격 예측, 변동 예측에 활용할 수 있습니다.
비지도학습은 답안지가 없는 데이터에서 숨겨진 구조를 설명하는 모형을 생성합니다. 곧 데이터 내부의 패턴과 관계를 발견하는 알고리즘입니다. 비지도 학습 알고리즘의 경우에는 학습과 테스트 데이터셋 같은 개념이 필요하지 않습니다. 중요 알고리즘으로는 클러스터링, 주성분 분석, 특이값 분해등이 있고, 고객 세그먼트 찾기, 이미지의 세분화등에 활용할 수 있습니다.