지도학습

지도학습이란?

지도학습(Supervised Learning) 레이블이 지정된 데이터 세트와 올바른 출력을 사용하여 데이터를 분류하거나 결과를 예측하는 방법을 학습 알고리즘에 훈련시키는 머신 러닝(ML)에 대한 접근 방식이다.

지도학습은 데이터를 특정 카테고리로 분류하고(Classification) 변수 간의 관계를 이해하여 예측(Regression)하는 데 유용하다.

제품 추천을 제공하고, 고객 데이터를 기반으로 고객을 세분화하고, 이전 증상을 기반으로 질병을 진단하고, 기타 여러 작업을 수행하는 데 사용된다.

테코피디아가 설명하는 지도학습

지도학습을 통해 인공지능은 입력된 관련 데이터를 기반으로 사물, 문제 또는 상황을 분류할 수 있다. 정확한 분류를 수행할 수 있을 때까지 물체, 사람 또는 상황의 특성, 패턴, 치수, 색상, 높이 등의 데이터를 반복적으로 입력한다.

지도학습 중에는 데이터 마이닝 용어로 훈련 데이터라고 하는 데이터를 주며, 이를 기반으로 인공지능이 분류 작업을 수행한다. 예를 들어 과일을 분류해야 하는 시스템에는 색상, 모양, 치수 및 크기와 같은 학습 데이터를 준다. 이 데이터를 기반으로 과일을 분류할 수 있다.

일반적으로 시스템은 정확한 분류를 수행하기 위해 이러한 학습 프로세스를 여러 번 반복해야 한다. 신용카드 사기 탐지 및 질병 분류와 같은 실제 분류는 복잡한 작업이기 때문에 인공지능이 합리적인 능력을 갖추려면 적절한 데이터와 여러 차례의 학습이 반복되어야 한다.

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Margaret Rouse

본 작가는 수상 경력에 빛나는 기술 작가이자 강사로, 복잡한 기술 주제를 비전문가인 비즈니스 청중에게 설명하는 능력으로 유명합니다. 지난 20년 동안 그녀의 설명은 TechTarget 웹사이트에 게재되었으며, 뉴욕 타임즈, 타임 매거진, USA 투데이, ZDNet, PC 매거진, 디스커버리 매거진의 기사에서 권위자로 인용되었습니다. 마가렛은 IT 및 비즈니스 전문가가 서로의 고도로 전문화된 언어를 사용하는 법을 배우도록 돕는 것을 즐겨합니다. 새로운 정의에 대한 제안이 있거나 기술 설명을 개선할 방법이 있으면 다음과 같이 알려주세요. 이메일, LinkedIn, Twitter.