Supervised Learning은 입력 데이터와 정답(레이블)이 함께 주어지는 환경에서 모델이 입력과 출력 간의 관계를 학습하는 머신러닝 방식입니다.
모델은 이 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다.

작동 방식:

• 레이블이 있는 데이터 사용
학습 데이터는 입력(features)과 정답(label)의 쌍으로 구성됩니다.

• 모델 학습
모델은 예측값과 실제 정답 간의 차이를 줄이도록 내부 파라미터를 조정합니다 (손실 함수 최소화).

• 검증 및 테스트
훈련에 사용되지 않은 데이터로 성능을 평가하여 일반화 능력을 확인합니다.

주요 과제 유형:

• 분류 (Classification):
입력을 여러 범주 중 하나로 분류 (예: 이메일 스팸 분류)

• 회귀 (Regression):
연속적인 수치 예측 (예: 주택 가격 예측)

중요성

지도 학습은 가장 널리 사용되는 머신러닝 기법 중 하나이며, 다양한 산업에서 핵심 역할을 합니다:

• 스팸 필터링
• 의료 진단
• 이미지 인식
• 추천 시스템
• 검색 순위 개선

정확한 예측과 자동화를 가능하게 하여 기업과 사회 전반의 의사결정과 혁신을 가속화합니다.