[AI]지도학습 (Supervised Learning)

지도학습(Supervised Learning)은 기계 학습의 한 분야로, 입력 데이터와 그에 대응하는 레이블(정답)을 이용하여 모델을 학습시키는 방법을 말합니다. 이는 데이터셋 내에 레이블이 포함되어 있어 모델이 입력과 정답 간의 관계를 학습할 수 있게 합니다. 지도학습은 다양한 문제 해결에 활용되며, 분류(Classification)와 회귀(Regression)로 크게 나눌 수 있습니다.

1. 분류(Classification):

분류는 입력 데이터를 미리 정의된 클래스 또는 범주로 분류하는 작업을 말합니다. 예를 들어, 스팸 여부를 판별하는 것이나 손글씨 숫자를 인식하는 것이 분류 문제에 해당합니다. 알고리즘은 주어진 입력을 각 클래스에 매핑하는 함수를 학습하게 됩니다. 대표적인 알고리즘으로는 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), k-최근접 이웃(k-Nearest Neighbors), 의사결정 트리(Decision Tree), 신경망(Neural Network) 등이 있습니다.

2. 회귀(Regression):

회귀는 입력 데이터와 연속적인 출력 값 사이의 관계를 모델링하는 작업을 말합니다. 예를 들어, 주택 가격 예측이나 기온 예측 등이 회귀 문제에 해당합니다. 모델은 입력과 출력 간의 함수를 학습하여 새로운 입력에 대한 출력 값을 예측합니다. 선형 회귀(Linear Regression), 다항 회귀(Polynomial Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅(Gradient Boosting) 등이 회귀 문제에 사용되는 알고리즘입니다.

3. 학습과 평가:

지도학습에서는 데이터셋을 학습용과 평가용으로 나누어 모델을 학습하고 성능을 평가합니다. 학습 데이터를 이용하여 모델을 훈련하고, 평가 데이터를 사용하여 모델의 일반화 성능을 측정합니다. 이를 통해 모델이 새로운 데이터에 대해 얼마나 잘 예측할 수 있는지를 평가하게 됩니다.

4. 특성과 차원:

지도학습에서는 데이터의 특성(feature)이 중요한 역할을 합니다. 특성은 모델이 학습할 때 입력으로 사용되는 변수들을 의미하며, 이러한 특성들이 모여 입력 데이터를 형성합니다. 데이터의 차원(dimension)은 특성의 수를 나타내며, 차원이 높을수록 모델의 복잡도가 증가하고, 적절한 특성 선택이나 차원 축소 기법이 필요할 수 있습니다.

5. 유용성과 적용 분야:

지도학습은 다양한 분야에서 사용되며, 의료 진단, 금융 예측, 언어 번역, 이미지 인식, 게임 인공지능, 자율 주행 차량 등 다양한 응용 분야에서 활발하게 적용되고 있습니다. 데이터의 패턴을 학습하여 예측하는 능력은 실제 세계의 복잡한 문제 해결에 큰 기여를 하고 있습니다.