지도 학습(Supervised Learning)은 모델의 학습 프로세스가 레이블이 지정된 훈련 데이터 세트에 의해 안내되는 기계 학습 패러다임입니다. 이 데이터는 학습할 알고리즘의 예 역할을 하는 입력-출력 쌍으로 구성됩니다. 인공 지능 및 기계 학습의 맥락에서 지도 학습은 분류, 회귀, 이상 탐지 등 다양한 작업에 사용됩니다. 지도 학습의 주요 목표는 훈련 데이터에서 추출된 지식을 기반으로 보이지 않는 입력 인스턴스의 값이나 클래스를 예측할 수 있는 모델을 구축하는 것입니다.
지도 학습에서 훈련 데이터 세트는 입력 기능과 해당 목표 레이블로 구성됩니다. 입력 특징은 데이터 인스턴스의 속성을 나타내고, 대상 레이블은 모델이 예측해야 하는 원하는 출력을 나타냅니다. 훈련 단계에서 지도 학습 알고리즘은 모델 매개변수를 반복적으로 조정하여 예측 출력과 실제 목표 레이블 간의 차이를 최소화합니다. 그런 다음 훈련된 모델의 성능을 별도의 테스트 데이터 세트에서 평가하여 일반화 능력을 평가합니다. 궁극적으로 모델이 보이지 않는 새로운 데이터 인스턴스의 레이블을 정확하게 예측할 수 있다면 데이터의 기본 패턴을 학습했다고 합니다.
지도 학습의 주목할만한 적용은 자연어 처리(NLP) 영역에 있으며, 여기서 모델은 다양한 텍스트 정보를 인식하고 구별하도록 훈련됩니다. 예를 들어, 감독된 알고리즘을 사용하여 기록 기록을 기반으로 보낸 이메일을 '스팸' 또는 '스팸 아님'으로 식별할 수 있습니다. 지도 학습이 널리 사용되는 또 다른 영역은 컴퓨터 비전입니다. 컴퓨터 비전에서는 모델이 이미지나 비디오의 객체를 인식하고 분류하도록 훈련됩니다. 예를 들어, 감독 학습 알고리즘은 다양한 감정을 표현하는 사람들의 레이블이 지정된 이미지 데이터를 제공하여 얼굴 표정을 인식하도록 훈련할 수 있습니다.
다양한 문제 유형에 사용되는 여러 지도 학습 알고리즘이 있습니다. 널리 사용되는 일부 알고리즘에는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, SVM(지원 벡터 머신), 의사결정 트리, 랜덤 포레스트 및 신경망이 포함됩니다. 각 알고리즘에는 장점과 단점이 있으므로 다양한 유형의 작업 및 데이터 구조에 어느 정도 적합합니다.
지도 학습의 한 가지 중요한 과제는 과적합입니다. 이는 모델이 기본 패턴이 아닌 훈련 데이터의 노이즈를 학습할 때 발생하여 테스트 데이터에 대한 일반화 성능이 저하됩니다. 정규화 기술, 기능 선택 방법을 사용하고 사용 가능한 훈련 데이터의 품질과 양을 개선하여 과적합을 완화할 수 있습니다.
스펙트럼의 반대쪽 끝에서는 모델이 너무 단순하여 데이터의 기본 패턴을 포착할 수 없을 때 과소적합이 발생합니다. 과소적합을 방지하기 위해 더 복잡한 모델을 사용하거나, 추가 기능을 도입하거나, 이러한 단계가 과적합으로 이어지지 않는 한 더 많은 훈련 데이터를 사용할 수 있습니다.
지도 학습은 백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션을 시각적으로 쉽게 생성하기 위한 고급 도구인 AppMaster no-code 플랫폼에서 개발된 다양한 AI 및 ML 솔루션의 초석입니다. AppMaster 신속한 애플리케이션 개발을 지원하고, 기술적 부채를 없애며, 자동 생성된 코드를 통해 새로운 소프트웨어 요구 사항에 유연하게 적응할 수 있습니다. AppMaster 플랫폼에서 지도 학습 알고리즘을 활용함으로써 시민 개발자는 최종 사용자의 경험을 향상시키고 비즈니스 가치를 창출하는 지능형 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
전반적으로 지도 학습은 레이블이 지정된 훈련 데이터를 활용하여 모델에 보이지 않는 인스턴스에 대한 레이블을 예측하는 방법을 가르치는 AI 및 기계 학습의 중요한 패러다임입니다. 기계 학습에 대한 기본 접근 방식 중 하나로서, 이는 앞으로도 지능형 애플리케이션 및 시스템 개발에 필요한 역할을 계속 수행하여 다양한 영역에 걸쳐 귀중한 통찰력과 효율성을 제공할 것입니다.
