[Machine Learning] Supervised Learning(지도 학습)

Supervised Learning(지도 학습)

 

 

 

• 입력 데이터에 Label, 정답이 함께 포함되어 있음
• 쉽게 말해서, 연습문제와 정답이 데이터셋으로 입력되는 형태

 

 

장점

• 정답이 같이 데이터셋으로 주어지기 때문에 보다 정확한 AI 모델을 구사한다.
• 명확한 목표와 성능 지표
• 다양한 분야에서 높은 정확도
• 예측 결과에 대한 해석의 명확성

 

 

 

Supervised Learning(지도학습)은 주로 Regression(회귀) 문제와 Classification(분류) 문제에 사용된다.

 

 

Regresstion(회귀)

 

회귀 문제란 위 그림처럼 주어진 데이터들을 보고 가장 적절한 그래프를 찾아내는 것이라 생각하면 쉽다.

 

 

 

Classification(분류)

 

분류는 주어진 데이터들의 분포를 보고 두 개 혹은 두 개 이상의 클래스(집단)으로 구분하는 작업을 뜻한다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

이미지 출처 - https://www.google.com/url?sa=i&url=https%3A%2F%2Fmedium.com%2F%40ngneha090%2Fa-guide-to-supervised-learning-f2ddf1018ee0&psig=AOvVaw27cHEdJ5f5qqFyw2XH4_Kw&ust=1722139632762000&source=images&cd=vfe&opi=89978449&ved=0CAMQjB1qFwoTCLCE_ZqsxocDFQAAAAAdAAAAABAx

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분류 사진 출처 -  https://www.google.com/url?sa=i&url=https%3A%2F%2Fwww.elastic.co%2Fguide%2Fen%2Fmachine-learning%2Fcurrent%2Fml-dfa-classification.html&psig=AOvVaw2BqxBbI_uA71e6l5_r7Ilp&ust=1722140249993000&source=images&cd=vfe&opi=89978449&ved=0CBQQjhxqFwoTCKDU68CuxocDFQAAAAAdAAAAABAE

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회귀 사진 출처 - https://www.google.com/url?sa=i&url=https%3A%2F%2Fnews.mit.edu%2F2010%2Fexplained-reg-analysis-0316&psig=AOvVaw3iUro-MZdx6YQm9SHDUErE&ust=1722140156779000&source=images&cd=vfe&opi=89978449&ved=0CBQQjhxqFwoTCMC72JWuxocDFQAAAAAdAAAAABAE

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