AI 지도 학습 이론

지도학습(Supervised Learning)은 머신러닝의 한 방법으로, 입력 데이터와 그에 대응하는 정답 데이터가 주어진 상태에서 학습을 진행하는 방식입니다. 지도학습의 주요 목표는 주어진 입력 데이터에 대해 정확한 결과를 예측할 수 있는 기계학습 모델을 생성하는 것입니다. 이러한 모델을 사용하면 새로운 데이터가 입력되었을 때 정확한 예측을 수행할 수 있습니다. 

지도학습은 크게 두 가지 종류로 구분됩니다.

1. 회귀(Regression): 연속적인 값(숫자)을 예측하는 문제, 예를 들어, 주택 가격이나 날씨와 같은 값을 예측하는 등의 문제를 해결합니다.
2. 분류(Classification): 범주형 레이블(카테고리)을 예측하는 문제, 예를 들어, 스팸 이메일 분류, 과일 종류 분류 등의 문제를 해결합니다.

지도학습의 기본 구조는 다음과 같습니다.

1. 데이터셋 준비: 학습 및 검증용 데이터(입력 변수와 결과 변수의 쌍)를 준비합니다.
2. 학습 알고리즘 선택: 학습 목적에 맞는 알고리즘을 선택합니다. 예를 들어, 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사결정 트리, SVM 등이 있습니다.
3. 학습: 학습 알고리즘을 사용하여 주어진 데이터셋을 분석하고, 예측 모델을 만들어 최적의 파라미터 값을 찾습니다.
4. 평가: 학습이 완료된 모델의 성능을 평가합니다. 일반적으로 테스트 데이터셋을 사용하여 모델의 예측 성능을 측정합니다.
5. 모델 개선: 평가 결과를 바탕으로 모델의 성능을 높이기 위해 하이퍼파라미터를 조정하거나 다른 학습 알고리즘을 사용합니다.

지도학습은 머신러닝 분야에서 널리 사용되며, 다양한 고급 기술이 개발되어 제품 및 서비스에 적용되고 있습니다. 그러나 데이터 누출, 과적합(Overfitting) 등의 문제가 있을 수 있어, 주의해서 학습 및 모델 구축을 해야 합니다.