이 가이드에서
지도 학습이란 무엇인가요
지도 학습에서는 학습용 예시마다 정답이 함께 붙어 있어요. 마치 이미 풀이가 달린 연습 문제 같은 거죠. 모델은 이런 짝을 여러 개 살펴보면서 입력과 올바른 출력을 연결하는 법을 배워요.
예를 들어, 스팸을 탐지하는 모델을 만들려면 "스팸" 또는 "스팸 아님"으로 라벨이 붙은 이메일들을 제공해요. 이 라벨은 마치 선생님의 채점처럼 모델을 이끌어줘서, 나중에는 라벨이 없는 새 이메일도 스스로 판단할 수 있게 돼요.
지도 학습이 중요한 이유
지도 학습은 AI 모델을 학습시키는 가장 흔한 방법 중 하나라서 이 용어가 자주 등장해요. 이걸 알아두면 많은 AI 도구가 어떻게 만들어졌는지 이해하는 데 도움이 돼요.
스팸 필터부터 예측까지, 일상 속 여러 AI 도구 뒤에 있어요
라벨이 붙은 양질의 데이터가 왜 그렇게 소중한지 설명해줘요
AI 관련 글이나 논의를 이해하는 데 도움이 돼요
AI 도구를 다루는 데 유용한 배경지식이 돼요
자주 묻는 질문
지도 학습은 정답이 제공된 라벨링된 데이터를 사용해요. 비지도 학습은 라벨이 없는 데이터를 사용해서, 모델이 정답지 없이 스스로 패턴을 찾아내게 해요.