지도 학습
지도 학습
개요
지도 학습(Supervised Learning)은 머신러닝의 핵심 학습 방법 중 하나로, 입력 데이터(특징, features)와 그에 대응하는 정답 레이블(정답, labels)이 함께 주어진 상태에서 모델이 데이터의 패턴을 학습하여 새로운 입력에 대해 정확한 출력을 예측하도록 훈련하는 방식입니다. 이 방법은 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제에 널리 사용되며, 실제 산업과 연구 현장에서 가장 일반적으로 활용되는 머신러닝 기법입니다.
지도 학습의 핵심 아이디어는 모델이 훈련 데이터를 통해 ‘입력-출력’의 관계를 학습하고, 이를 바탕으로 훈련 과정에 포함되지 않은 새로운 데이터에 대해서도 올바른 예측을 수행하는 능력을 갖추는 것입니다.
핵심 개념
1. 훈련 데이터 (Training Data)
지도 학습은 정답이 주어진 데이터셋인 훈련 데이터를 필요로 합니다. 이 데이터는 다음과 같은 형태를 가집니다:
{(x₁, y₁), (x₂, y₂), ..., (xₙ, yₙ)}
xᵢ: 입력 특징 벡터 (예: 이미지의 픽셀 값, 환자 나이, 혈압 등)yᵢ: 해당 입력에 대한 정답 레이블 (예: "고양이", "개", 또는 혈당 수치)
모델은 이 데이터를 반복적으로 학습하여 함수 f를 추정합니다:
y = f(x)
2. 모델 (Model)
모델은 입력 x를 받아 출력 y를 예측하는 수학적 함수입니다. 예를 들어, 선형 회귀 모델은 다음과 같은 형태를 가집니다:
y = w₁x₁ + w₂x₂ + ... + wₙxₙ + b
여기서 w는 가중치, b는 편향(bias)이며, 모델은 훈련 과정에서 이 파라미터들을 최적화합니다.
주요 문제 유형
지도 학습은 예측하고자 하는 출력의 성격에 따라 두 가지 주요 유형으로 나뉩니다.
H3. 분류 (Classification)
출력 레이블이 유한한 범주(카테고리)일 때 사용됩니다.
- 예시:
- 스팸 메일 여부 판별 (스팸 / 정상)
- 이미지 속 객체 인식 (고양이, 개, 자동차 등)
-
질병 진단 (양성 / 음성)
-
대표 알고리즘:
- 로지스틱 회귀 (Logistic Regression)
- 결정 트리 (Decision Tree)
- 서포트 벡터 머신 (SVM)
- 랜덤 포레스트 (Random Forest)
-
신경망 (Neural Networks)
-
성능 평가 지표:
- 정확도 (Accuracy)
- 정밀도 (Precision), 재현율 (Recall)
- F1 점수
- 혼동 행렬 (Confusion Matrix)
H3. 회귀 (Regression)
출력이 연속적인 수치값일 때 사용됩니다.
- 예시:
- 집값 예측
- 주식 가격 예측
-
온도 변화 예측
-
대표 알고리즘:
- 선형 회귀 (Linear Regression)
- 다항 회귀 (Polynomial Regression)
- 서포트 벡터 회귀 (SVR)
-
의사결정 회귀 트리 (Regression Tree)
-
성능 평가 지표:
- 평균 제곱 오차 (MSE, Mean Squared Error)
- 평균 절대 오차 (MAE, Mean Absolute Error)
- 결정 계수 (R²)
지도 학습의 절차
지도 학습 모델을 개발하는 일반적인 과정은 다음과 같습니다:
- 데이터 수집: 관련 입력과 정답 레이블을 포함한 데이터셋 확보
- 데이터 전처리: 결측치 처리, 정규화, 특징 추출, 원-핫 인코딩 등
- 데이터 분할: 훈련 세트, 검증 세트, 테스트 세트로 나눔 (보통 70:15:15 또는 80:10:10)
- 모델 선택: 문제 유형에 맞는 알고리즘 선택
- 모델 훈련: 훈련 데이터를 사용해 모델 파라미터 학습
- 모델 평가: 테스트 데이터로 성능 평가
- 모델 최적화: 하이퍼파라미터 튜닝, 교차 검증(Cross-validation) 등을 통해 성능 개선
- 배포 및 추론: 실제 환경에서 새로운 데이터에 대한 예측 수행
장점과 한계
장점
- 예측 성능이 높음: 충분한 레이블 데이터가 있을 경우 매우 정확한 예측 가능
- 해석이 비교적 쉬움: 특히 로지스틱 회귀, 결정 트리 등의 모델은 결과를 해석하기 용이
- 다양한 알고리즘 제공: 다양한 문제에 맞는 풍부한 알고리즘 라이브러리 존재
한계
- 레이블링 비용이 큼: 정답 데이터를 수작업으로 수집하고 라벨링하는 과정이 시간과 비용이 많이 듦
- 과적합 위험: 훈련 데이터에 과도하게 최적화되어 새로운 데이터에서 성능이 떨어질 수 있음
- 데이터 품질 의존성: 노이즈가 많거나 편향된 데이터는 모델 성능을 저하시킴
관련 기술 및 확장
- 지지 학습(Semi-supervised Learning): 일부 데이터만 레이블이 있고, 나머지는 레이블이 없는 혼합 데이터 사용
- 전이 학습(Transfer Learning): 다른 과제에서 학습한 지식을 새로운 과제에 적용 (특히 딥러닝에서 중요)
- 앙상블 학습(Ensemble Learning): 여러 모델을 결합해 성능 향상 (예: 랜덤 포레스트, 그레이디언트 부스팅)
참고 자료 및 관련 문서
참고 문헌: - Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer. - Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning. Springer.
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