준지도학습(semi-supervised learning)은 지도학습(supervised learning)과 비지도학습(unsupervised learning)의 중간 형태로, 레이블이 있는 데이터와 레이블이 없는 데이터 모두를 사용하여 머신러닝 알고리즘을 학습시키는 방법이다. 준지도학습은 데이터셋의 일부분에만 레이블이 있는 경우, 레이블이 없는 데이터를 활용하여 모델의 성능을 향상시키는 데 도움이 되는 방식으로 사용된다.
준지도학습의 주요 기법은 다음과 같다.
- 자기 학습(Self-training): 먼저 지도학습을 사용하여 레이블이 있는 데이터로 모델을 학습시킨다. 그런 다음, 학습된 모델을 사용하여 레이블이 없는 데이터의 레이블을 예측하고, 그 결과를 다시 학습 데이터에 추가한다. 이 과정을 반복하면서 모델이 점차 개선된다.
- 멀티 뷰 학습(Multi-view learning): 여러 개의 독립적인 뷰로부터 생성된 데이터를 사용하여 모델을 학습시킨다. 각 뷰는 동일한 데이터에 대한 다른 표현이며, 알고리즘이 각 뷰의 레이블을 동시에 고려하여 학습된다. 이를 통해 모델은 여러 뷰에서 얻은 정보를 종합하여 성능을 향상시킬 수 있다.
- 그래프 기반 방법(Graph-based methods): 데이터를 그래프로 나타내고, 레이블이 있는 노드와 레이블이 없는 노드 간의 연결성을 고려하여 레이블이 없는 데이터에 레이블을 전파한다. 이를 통해 모델은 노드 간의 관계를 학습하고, 비슷한 데이터 포인트끼리 레이블을 공유할 수 있게 된다.
준지도학습의 장점은 다음과 같다.
- 레이블링 비용 절감: 레이블링에 시간과 비용이 많이 드는 경우, 준지도학습은 비교적 적은 레이블로도 좋은 성능을 달성할 수 있다.
- 더 나은 일반화: 레이블이 없는 데이터도 학습에 사용되므로, 모델은 전체 데이터 분포를 더 잘 이해하게 되어 일반화 성능이 향상될 수 있다.
- 데이터 활용 증대: 준지도 학습은 레이블이 있는 데이터와 레이블이 없는 데이터 모두를 활용하기 때문에, 전체 데이터셋에서 얻을 수 있는 정보를 최대한 활용할 수 있다.
준지도 학습에는 몇 가지 주의할 점이 있다.
- 레이블 노이즈: 레이블이 부정확하거나 오류가 있는 경우, 이는 학습 과정에 영향을 미칠 수 있다. 레이블 품질을 높이는 것이 중요하다.
- 과적합(Overfitting): 레이블이 없는 데이터에 대한 예측이 잘못된 경우, 잘못된 정보가 모델에 추가될 수 있다. 이로 인해 과적합이 발생할 수 있으므로, 정규화(regularization) 기법 등을 활용하여 과적합을 완화하는 것이 중요하다.
준지도 학습은 다양한 분야에서 활용되며, 특히 레이블링 작업이 어렵거나 레이블이 제한적인 경우에 유용하다. 이러한 방법을 통해, 비교적 적은 레이블 데이터로도 효과적인 모델을 학습시킬 수 있으며, 이를 통해 시간과 비용을 절약하면서도 좋은 성능을 달성할 수 있다.
