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지도학습
지도학습(supervised learning)은 훈련 데이터(Training Data)로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 기계학습(machine learning)의 한 방법이다.
개요
학습 훈련 데이터(training data)로 입력과 출력이 같이 제공되는 상황을 문제(입력)의 답(출력)을 가르쳐 주는 것에 비유하여 지도형 기계 학습(이하 '지도 학습')이라고 한다. 예로, 개와 고양이 사진을 구분하는 것을 들 수 있다. 이때 입력은 사진이고, 출력은 개 또는 고양이인지의 여부가 된다. 개인지 고양이인지의 여부가 기록된 사진을 이용해 지도 학습을 하며, 학습 결과는 훈련 데이터에 포함되지 않은 사진을 구분하는 데 적용된다. 지도학습(Supervised learnin)훈련 데이터는 일반적으로 입력 객체에 대한 속성을 벡터 형태로 포함하고 있으며 각각의 벡터에 대해 원하는 결과가 무엇인지 표시되어 있다. 이렇게 유추된 함수 중 연속적인 값을 출력하는 것을 회귀분석(Regression)이라 하고 주어진 입력 벡터가 어떤 종류의 값인지 표식하는 것을 분류(Classification)라 한다. 지도 학습기(Supervised Learner)가 하는 작업은 훈련 데이터로부터 주어진 데이터에 대해 예측하고자 하는 값을 올바로 추측해내는 것이다. 이 목표를 달성하기 위해서는 학습기가 "알맞은" 방법을 통하여 기존의 훈련 데이터로부터 나타나지 않던 상황까지도 일반화하여 처리할 수 있어야 한다. 사람과 동물에 대응하는 심리학으로는 개념학습(Concept Learning)을 예로 들 수 있다.
각주
참고자료
- 〈지도학습〉, 《위키백과》
- 신매력, 〈머신러닝 지도학습(Supervised), 비지도학습(Unsupervised), 강화학습(Reinforcement)〉, 《네이버블로그》, 2018-04-02
같이 보기
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