지도 학습

지도 학습은 입력 데이터와 그에 대응하는 정답(레이블)을 제공하고, 이를 바탕으로 모델이 학습하는 방식입니다. 모델은 입력과 정답 간 관계를 학습하여 새로운 데이터에 대해 분류(classification) 또는 회귀(regression)와 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 분류는 데이터를 사전 정의된 클래스로 구분하는 것을 뜻하며, 회귀는 연속적인 값을 예측하는 것을 의미합니다.

▲ 그림 1-16 지도 학습 예시

그림의 예시처럼 입력 데이터(사진)와 정답(강아지, 고양이)을 주고, 모델이 이 두 가지를 바탕으로 학습해 새로운 문제에 대한 정답을 예측합니다. 입력 데이터의 양이 증가할수록 모델의 판단은 명확해집니다.