지도 학습 (Supervised Learning)

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#개념

지도 학습(Supervised Learning)은 머신러닝의 한 분야로, 입력 데이터와 그에 대응하는 정답(레이블)을 포함한 학습 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 방법이다. 이는 교사가 학생을 가르치듯이, 알고리즘에게 올바른 답을 알려주면서 학습시키는 방식이다.

지도 학습의 목적은 새로운 입력 데이터가 주어졌을 때 올바른 출력값을 예측할 수 있는 모델을 만드는 것이다. 이를 위해 모델은 학습 데이터에서 입력값과 출력값 사이의 관계를 학습하고, 이를 일반화하여 처음 보는 데이터에 대해서도 정확한 예측을 할 수 있도록 한다.

지도 학습은 크게 분류(Classification)와 회귀(Regression) 두 가지 유형으로 나눌 수 있다. 분류는 입력 데이터를 미리 정의된 범주 중 하나로 분류하는 문제를 다루며, 이메일 스팸 필터링, 이미지 인식, 질병 진단 등이 대표적인 예시다. 회귀는 연속적인 값을 예측하는 문제를 다루며, 주식 가격 예측, 날씨 예보, 부동산 가격 예측 등에 활용된다.

지도 학습 알고리즘의 대표적인 예시로는 선형 회귀(Linear Regression), 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), 결정 트리(Decision Tree), 랜덤 포레스트(Random Forest), k-최근접 이웃(k-Nearest Neighbors, k-NN) 등이 있다.

지도 학습 모델의 성능은 학습 데이터(Training Data)와 검증 데이터(Validation Data), 테스트 데이터(Test Data)를 사용하여 평가된다. 이는 모델이 학습 데이터에 과대적합(Overfitting)되는 것을 방지하고, 새로운 데이터에 대한 일반화 성능을 정확히 측정하기 위함이다.

모델의 성능을 평가하는 지표로는 분류 문제의 경우 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall), F1 점수(F1 Score) 등이 사용되며, 회귀 문제의 경우 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE), 평균 절대 오차(Mean Absolute Error, MAE) 등이 사용된다.

지도 학습의 주요 과제 중 하나는 충분한 양의 고품질 레이블링된 데이터를 확보하는 것이다. 데이터 레이블링은 많은 시간과 비용이 소요되며, 전문가의 지식이 필요한 경우도 있다. 또한, 데이터의 품질과 대표성, 레이블의 정확성은 모델의 성능에 직접적인 영향을 미친다.

최근에는 딥러닝의 발전으로 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)과 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 등의 복잡한 신경망 구조를 활용한 지도 학습 모델이 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있다.

지도 학습은 명확한 목표와 평가 기준이 있어 실용적인 응용이 용이하다는 장점이 있지만, 대량의 레이블링된 데이터가 필요하고 예상치 못한 상황에 대한 대응이 어려울 수 있다는 한계도 존재한다.