AI가 학습하는 과정의 종류 — 머신러닝 학습 방식 정리

작성자Hee 2026-03-05 조회수 26

AI가 학습한다는 것은 데이터를 기반으로 규칙이나 패턴을 찾아 모델의 내부 파라미터를 조정하는 과정이다.
이 학습 방식은 데이터 형태와 문제 유형에 따라 여러 종류로 나뉜다.

대표적인 방식은 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 세 가지다.
각 방식은 사용하는 데이터와 목적이 서로 다르다.

1. 지도 학습(Supervised Learning)

지도 학습은 입력 데이터와 함께 정답(Label)이 제공되는 학습 방식이다.
모델은 입력과 정답의 관계를 학습하여 새로운 데이터의 결과를 예측한다.

예를 들어 “고양이 이미지 → 고양이”라는 정답 데이터를 계속 학습하면
새로운 이미지를 입력했을 때 고양이인지 아닌지 판단할 수 있게 된다.

flowchart TD A["입력 데이터"] B["정답(Label)"] C["모델 학습"] D["예측 모델"] A --> C B --> C C --> D

지도 학습은 정확도가 높지만, 정답 데이터를 만드는 비용이 큰 것이 단점이다.

비지도 학습은 정답 데이터 없이 패턴을 찾는 방식이다.
데이터 구조나 그룹을 스스로 발견하도록 학습한다.

예를 들어 쇼핑몰 데이터를 분석하면 비슷한 구매 패턴을 가진 고객 그룹을 자동으로 묶을 수 있다.
이 방식은 데이터 구조를 탐색하는 데 많이 사용된다.

flowchart TD A["데이터 집합"] B["패턴 탐색"] C["클러스터/구조 발견"] A --> B B --> C

강화 학습은 행동에 대한 보상(Reward)을 기반으로 학습하는 방식이다.
에이전트가 환경에서 행동을 선택하고, 결과에 따라 보상을 받으며 전략을 개선한다.

flowchart TD A["Agent"] B["환경"] C["행동"] D["보상"] A --> C C --> B B --> D D --> A

강화 학습은 시행착오를 통해 최적 전략을 찾는 방식이다.
초기 학습 비용이 크지만 복잡한 의사결정 문제에 강하다.

딥러닝은 학습 방식이 아니라 모델 구조다.
신경망(Neural Network)을 깊게 쌓아 복잡한 패턴을 학습하는 방식이다.

즉 딥러닝은 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 모두에서 사용될 수 있다.

최근 AI에서는 기존 방식 외에도 다양한 학습 방법이 사용된다.

특히 대형 언어 모델(LLM)은 Self-Supervised 학습 후 Fine-Tuning을 거치는 구조가 일반적이다.

AI 학습 방식은 지도 학습(정답 기반), 비지도 학습(패턴 탐색), 강화 학습(보상 기반)으로 나뉜다. 최근에는 Self-Supervised와 Fine-Tuning을 결합한 방식이 대형 AI 모델 학습의 핵심 구조가 되고 있다.