지도 학습 문서 원본 보기

{{위키데이터 속성 추적}}
{{기계 학습}}
'''지도 학습'''({{lang|en|supervised learning}})은 훈련 데이터(Training Data)로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 [[기계 학습]](Machine Learning)의 한 방법이다. 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 [[개념 학습]](Concept Learning)을 예로 들 수 있다.

== 평가 방법 ==
훈련 데이터로부터 하나의 함수가 유추되고 나면 해당 함수에 대한 평가를 통해 파라미터를 최적화한다. 이러한 평가를 위해 [[교차 검증]](Cross-Validation)이 이용되며 이를 위해 검증 집합(Validation Set) 을 다음의 3가지로 나눈다.
* 훈련 집합(A Training Set)
* 검증 집합(A Validation Set)
* 테스트 집합(A Test Set)

이러한 [[교차 검증]]을 통하여 훈련된 각 함수에 대해 정밀도(Precision)와 재현율(Recall)를 측정할 수 있으며 그 정의는 아래와 같다.

{| border="0" align="center" style="text-align: center; background: #FFFFFF;"
|+
!
!
! colspan="2" style="background: #ddffdd;"|실제 결과 / 분류
|-
!
!
! style="background: #ddffdd;"|&nbsp;참&nbsp;
! style="background: #ddffdd;"|&nbsp;거짓&nbsp;
|-----
|+
! rowspan="2" style="background: #ffdddd;"|추론된 <br /> 결과 / 분류
! width="100" style="background: #ffdddd;"|참
| '''tp''' <br /> (true positive)
| '''fp''' <br /> (false positive)
|-bgcolor="#EFEFEF"
! style="background: #ffdddd;"|거짓
| '''fn''' <br /> (false negative)
| '''tn''' <br /> (true negative)
|+
|}

정밀도(Precision)와 재현율(Recall)은 다음과 같이 정의:<ref name="OlsonDelen">Olson, David L.; Delen, Dursun ”Advanced Data Mining Techniques” Springer; 1 edition (February 1, 2008), page 138, {{ISBN|3-540-76916-1}}</ref>

: <math>\mbox{Precision}=\frac{tp}{tp+fp} \, </math>

: <math>\mbox{Recall}=\frac{tp}{tp+fn} \, </math>

== 지도 학습을 이용한 알고리즘 ==
* [[서포트 벡터 머신]] (support vector machine)
* [[은닉 마르코프 모델]] (Hidden Markov model)
* [[회귀 분석]] (Regression)
* [[신경망]] (Neural network)
* [[나이브 베이즈 분류]] (Naive Bayes Classification)

== 같이 보기 ==
* [[준 지도 학습]]
* [[자율 학습 (기계 학습)]]
* [[분류]]
* [[회귀 분석]]
* [[기계 학습]]
* [[인공지능]]
* [[자동 로봇]]
* [[생체 정보학]]
* [[컴퓨터 지능]]
* [[컴퓨터 시각]]
* [[데이터 마이닝]]
* [[패턴 인식]]

== 출처 ==
<references/>

{{컴퓨터 과학}}
{{전거 통제}}
{{토막글|컴퓨터 과학}}

[[분류:기계 학습]]