1.2.1 지도 학습으로 미래 예측
지도 학습의 주요 목적은 레이블(label)1된 훈련 데이터에서 모델을 학습하여 본 적 없는 미래 데이터에 대해 예측을 만드는 것입니다. 여기에서 지도(supervised)는 희망하는 출력 신호(레이블)가 있는 일련의 샘플(데이터 입력)을 의미합니다. 지도 학습은 데이터 입력과 레이블 사이의 관계를 모델링하는 과정입니다. 지도 학습을 ‘레이블 학습’이라고 생각할 수도 있습니다.
그림 1 - 2는 전형적인 지도 학습 작업 흐름을 나타냅니다. 레이블된 훈련 데이터가 머신 러닝 알고리즘에 전달되어 예측 모델을 훈련하고 그다음 새로운 레이블되지 않은 데이터 입력에 대해 예측을 수행합니다.
▲ 그림 1-2 지도 학습 과정