AI가 스스로 판단하고 예측하는 능력은 어떻게 만들어질까요? 그 핵심은 바로 ‘학습’에 있습니다. AI는 단순한 명령어 집합이 아니라, 데이터를 기반으로 경험을 축적하고, 그 경험을 바탕으로 스스로 개선해가는 시스템입니다. 이 글에서는 AI 학습의 3대 핵심 원리인 ‘지도학습’, ‘비지도학습’, ‘강화학습’을 중심으로 각각의 작동 방식과 활용 사례를 쉽게 설명합니다.
지도학습(Supervised Learning): 정답을 보고 배우는 방식
지도학습은 가장 일반적이고 많이 사용되는 AI 학습 방식입니다. 이름처럼 ‘정답(레이블)’이 있는 데이터를 기반으로 AI가 학습하며, 그 정답에 얼마나 가까운지 평가하며 점점 더 정확한 예측을 하도록 개선됩니다.
예를 들어, 고양이와 개 사진을 구분하는 모델을 만들고자 할 때, 수천 장의 이미지에 ‘고양이’, ‘개’라는 정답을 붙여 학습시킵니다. AI는 이미지 속 픽셀, 모양, 색상, 패턴 등을 분석해 공통된 특징을 학습하고, 새로운 사진이 주어졌을 때 그 특징을 바탕으로 고양이인지 개인지를 예측합니다.
지도학습은 **분류(Classification)**와 회귀(Regression) 문제에 주로 활용됩니다.
- 분류는 이메일 스팸 여부, 질병 유무, 고객 이탈 예측 등 정해진 범주를 구분하는 데 사용됩니다.
- 회귀는 부동산 가격 예측, 주가 예측, 날씨 예측처럼 연속적인 값을 예측하는 데 쓰입니다.
가장 대표적인 알고리즘으로는 의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, 인공신경망 등이 있으며, 실제 대부분의 상용 AI 서비스가 지도학습을 기반으로 작동하고 있습니다.
장점은 성능이 우수하고 예측이 정밀하다는 점이지만, 정답 데이터 준비에 시간과 비용이 많이 든다는 단점도 있습니다.
비지도학습(Unsupervised Learning): 숨겨진 패턴을 찾는 AI
비지도학습은 지도학습과 달리 정답이 없는 데이터를 학습하는 방식입니다. AI는 어떤 것이 정답인지 모른 채, 주어진 데이터에서 스스로 유사성, 패턴, 구조를 찾아내야 합니다. 즉, 데이터 속 숨겨진 규칙을 파악하는 데 초점을 둡니다.
대표적인 활용 사례는 **군집화(Clustering)**와 **차원 축소(Dimensionality Reduction)**입니다.
- 군집화는 데이터들을 서로 비슷한 특성끼리 그룹화하는 기술로, 예를 들어 온라인 쇼핑몰에서 고객을 구매 성향에 따라 묶고, 각 그룹에 맞춘 마케팅 전략을 세울 수 있습니다.
- 차원 축소는 데이터의 복잡성을 줄여 분석이나 시각화를 용이하게 해줍니다. 예를 들어, 이미지 데이터를 시각적으로 2차원 그래프로 표현할 수 있도록 요약합니다.
비지도학습 알고리즘으로는 K-평균(K-means), DBSCAN, PCA(주성분 분석) 등이 있으며, 데이터를 처음 탐색할 때나, 정답을 구하기 어려운 상황에서 유용하게 사용됩니다.
비지도학습의 강점은 정답이 없어도 데이터를 이해하고 활용할 수 있다는 점이지만, 결과 해석이 어렵고, 원하는 방향으로 학습을 유도하기 어렵다는 단점도 있습니다.
강화학습(Reinforcement Learning): 시행착오로 배우는 AI
강화학습은 AI가 환경과 상호작용하며 보상(Reward)을 통해 학습하는 방식입니다. 마치 사람이 게임을 하면서 점수를 얻거나 실수를 통해 개선하듯, AI도 시행착오를 반복하며 전략을 최적화합니다.
강화학습은 ‘에이전트(agent)’가 ‘환경(environment)’ 속에서 **행동(action)**을 선택하고, 그에 따라 **보상(reward)**을 받으며 학습합니다. 이 보상은 즉시 주어질 수도 있고, 일정 시간이 지난 뒤에 누적되어 평가될 수도 있습니다. 에이전트는 가능한 많은 보상을 얻기 위해 스스로 전략을 조정합니다.
가장 유명한 사례는 알파고입니다. 알파고는 바둑이라는 복잡한 환경 속에서 수많은 대국을 반복하며 어떤 수가 승리에 유리한지를 강화학습으로 학습했습니다. 또한, 자율주행차의 주행 전략, 로봇 팔의 동작 최적화, 광고 추천 엔진의 사용자 반응 예측 등에도 활용되고 있습니다.
강화학습은 목표 달성을 위한 연속된 행동 학습에 뛰어나지만, 학습에 오랜 시간이 걸리고 환경 설계가 복잡하다는 단점도 있습니다. 그럼에도 불구하고 인간처럼 '경험을 통해 배우는 AI'의 대표적인 기술로 주목받고 있습니다.
결론
AI가 사람처럼 배우고 판단할 수 있는 비결은 바로 '학습'에 있습니다. 지도학습은 정답을 통해 정밀한 예측을 가능하게 하고, 비지도학습은 숨겨진 구조를 스스로 발견하며, 강화학습은 경험을 통해 스스로 판단을 개선합니다. 각 방식은 목적과 상황에 따라 다르게 적용되며, AI를 제대로 이해하고 활용하려면 이들 학습 원리를 정확히 아는 것이 첫걸음입니다. 지금부터, AI의 생각 방식을 이해하는 연습을 시작해보세요.