지도학습이란

인공지능(AI)과 머신러닝(Machine Learning)의 발전은 데이터 분석과
 자동화된 의사결정 시스템의 핵심을 담당하고 있습니다. 
그중에서도 지도학습(Supervised Learning)은 가장 널리 사용되는
 머신러닝 기법으로, 다양한 분야에서 뛰어난 성과를 보이고 있습니다.
 이번 글에서는 지도학습의 정의와 실제 사례들을 통해 지도학습이
 어떻게 작동하는지 알아보겠습니다.
             

지도학습

목 차
1. 지도학습의 정의
2, 지도학습의 실례

1. 지도학습의 정의

지도학습(Supervised Learning)은 인공지능의 한 분야인 머신러닝 
기법 중 하나로, 입력 데이터와 그에 대한 정답(라벨)을 제공하여
 모델이 이를 학습하도록 하는 방법입니다. 
즉, 지도학습에서는 각 입력에 대해 그에 대응하는 정답(목표값)이 
주어지며, 모델은 이 데이터를 학습하여 새로운 데이터에 대해 
올바른 예측을 하도록 훈련됩니다.
지도학습의 기본 목표는 데이터와 정답 간의 관계를 찾는 것입니다. 
이를 통해 모델은 새로운 데이터를 받았을 때 그에 맞는 결과를 
예측할 수 있게 됩니다. 지도학습은 주로 분류(Classification)와
 회귀(Regression) 문제를 해결하는 데 사용됩니다.

  1.1 지도학습의 작동 원리

지도학습에서 모델은 입력 데이터(Input)와 출력 레이블(Output)을 
기반으로 학습하게 됩니다. 이를 간단한 예시로 설명해 보겠습니다.
    ⦁ 데이터 수집: 먼저 모델이 학습할 데이터를 준비합니다. 
       이 데이터에는 각 입력에 대한 정답(레이블)이 포함되어 
       있어야 합니다. 예를 들어, 고양이와 개의 이미지를 분류하는
        문제라면, 각 이미지에는 "고양이" 또는 "개"라는 레이블이
        붙어 있습니다.
    ⦁ 학습 과정: 머신러닝 모델은 주어진 데이터(입력)와 레이블(정답)
       간의 관계를 학습하게 됩니다. 모델은 데이터를 분석하고, 입력과
       정답 간의 패턴을 찾아내며, 이를 바탕으로 예측 규칙을
      만들어냅니다.
    ⦁ 평가 및 예측: 학습이 완료된 후, 모델은 새로운 데이터를
        입력받아 예측을 수행합니다. 예를 들어, 이전에 학습한 
        고양이와 개의 이미지를 바탕으로 새로운 이미지를 분류할
        수 있습니다. 모델이 얼마나 정확하게 예측하는지 평가를
        통해 성능을 측정할 수 있습니다.
지도학습의 핵심은 정답이 명확하게 제공된 데이터를 바탕으로 
학습한다는 점입니다.
 이 과정에서 모델이 점점 더 정확한 예측을 할 수 있도록 학습을
 거듭하게 됩니다.

2. 지도학습의 실례

지도학습은 일상생활과 다양한 산업 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 
그중 대표적인 사례를 한 가지 소개하겠습니다.

  2-1. 이미지 분류

이미지 분류(Image Classification)는 지도학습이 가장 많이 사용되는 
분야 중 하나입니다. 이미지 분류는 컴퓨터가 이미지 데이터를
 입력받아 그 이미지가 어떤 카테고리에 속하는지 판단하는 
작업입니다. 이러한 작업에서 지도학습은 매우 효과적입니다.
    ⦁ 자율주행차: 자율주행차는 주변 환경을 인식하고, 이를 바탕으로
       주행 결정을 내리기 위해 지도학습을 사용합니다. 자율주행차의 
       카메라가 수집한 도로 이미지 데이터를 통해 보행자, 차량, 
       신호등 등의 객체를 인식하고, 이 데이터를 바탕으로 안전한 주행
        경로를 결정하게 됩니다. 지도학습을 통해 차량은 이미지 
       데이터를 분석하고, 학습된 패턴을 통해 객체를 정확하게 
       분류하는 능력을 갖추게 됩니다.