머신러닝 준지도학습(Semi-Supervised Learning)이란?

준지도학습(Semi-Supervised Learning)이란?

준지도학습은 소량의 레이블이 있는 데이터와 다량의 레이블이 없는 데이터를 함께 활용해 모델을 학습시키는 머신러닝 방법입니다. 지도학습처럼 정답 데이터를 사용하는 동시에, 비지도학습처럼 구조를 파악하여 더 나은 예측 성능을 목표로 합니다.

왜 준지도학습이 필요한가?

현실 세계에서는 모든 데이터를 레이블링하기가 어렵고 비용도 많이 듭니다. 반면, 비정형 데이터는 풍부하게 존재합니다. 이때 일부만 라벨이 붙은 데이터를 최대한 활용할 수 있는 방법이 바로 준지도학습입니다.

준지도학습의 특징

• 지도학습의 정확도와 비지도학습의 범용성을 결합
• 라벨이 적은 상황에서도 비교적 높은 성능 기대
• 데이터 활용 효율성 증가

주요 접근 방식

• Self-training: 모델이 자신이 예측한 결과 중 높은 확신을 가진 샘플을 라벨처럼 사용하여 반복 학습
• Co-training: 두 개의 모델이 서로의 예측 결과를 라벨처럼 활용하며 학습
• Graph-based Methods: 데이터 간 유사도 그래프를 구성해 레이블 정보를 전파
• Pseudo-Labeling: 비라벨 데이터에 대해 예측값을 임시 레이블로 사용

활용 사례

• 의료 영상에서 일부만 라벨링된 병변 데이터 분석
• 고객 행동 예측에서 라벨 부족한 사용자 포함
• 자연어 처리에서 소수만 라벨링된 문서 분류

장점과 단점

장점:

• 라벨링 비용을 절감하면서도 성능 확보 가능
• 지도학습보다 더 많은 데이터를 효율적으로 활용

단점:

• 잘못된 가짜 라벨(Pseudo-label)이 학습을 오히려 방해할 수 있음
• 데이터 간 유사도 파악이 부정확하면 성능 저하

최근 동향

딥러닝의 발전과 함께 준지도학습은 더욱 강력해졌으며, 특히 **자기지도학습(Self-Supervised Learning)**으로의 전환점 역할을 하고 있습니다. 이미지 분류, 음성 인식, 텍스트 분류 등 다양한 영역에서 실제로 활용되고 있으며, 데이터 효율성 중심의 AI 학습 전략으로 각광받고 있습니다.

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