다음 예를 생각해보면서 머신 러닝을 시작해보자. 수학 연산자(+, -, ×, ÷)가 지워진 수식이 있다. 우리는 숫자와 연산의 결과만 보고 연산자를 추측해 빈 칸을 채워넣을 수 있다.

▲ 그림 7-2 연산자가 지워진 수식

데이터 세 개를 주고 결과를 알려주면 해당하는 연산자를 맞힐 수 있다. 여기서 [2, 6, 5], [2, 2, 3], [1, 2, 4]는 문제(데이터)이고 [3, 10, 11]은 정답(결과)이다. 이것을 머신 러닝의 한 부류인 지도학습(supervised learning)이라고 한다. 지도학습은 미리 문제와 정답을 주고 학습 과정을 통해 연산이라는 알고리즘을 만드는 것이다.

즉, 데이터와 결과를 매치시키고 학습해 모델을 만드는 것, 문제와 정답을 비교하면서 패턴을 찾는 것을 지도학습이라고 한다. 따라서 많은 문제와 정답을 제공할수록 지도학습은 다음 문제의 정답을 정확히 맞힐 확률이 높아진다.