지도 학습은 인공지능과 머신러닝에서 가장 기본적인 방법 중 하나로, 라벨이 부여된 데이터셋을 이용하여 모델을 학습시킵니다. 각 입력 데이터는 기대되는 출력(라벨)과 쌍을 이루며, 알고리즘은 이를 통해 새로운 데이터를 예측하거나 분류하는 방법을 배웁니다. 이는 라벨이 없는 비지도 학습이나 보상 기반 강화 학습과는 구별됩니다. 지도 학습에는 손실 함수 최적화, 교차 검증, 과적합 관리가 포함됩니다.

활용 사례 및 예시

지도 학습은 이미지 분류(얼굴 인식, 객체 탐지), 스팸 탐지, 감정 분석, 음성 인식, 매출 또는 금융 리스크 예측, 예지 보수 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 의료에서는 의료 영상 기반 질병 진단, 금융에서는 부도 예측 등에 사용됩니다.

주요 소프트웨어, 라이브러리, 프레임워크

주요 도구로는 scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras, XGBoost, LightGBM이 있으며, 선형 회귀, 랜덤 포레스트, 신경망, SVM 등 다양한 알고리즘과 모델 평가 및 시각화 기능을 제공합니다.

최신 동향 및 발전

최근에는 모델 선택 자동화(AutoML), 노이즈 데이터에 대한 강건성 강화, 부분 라벨 데이터 활용을 위한 반지도 학습 및 능동 학습 통합 등이 주목받고 있습니다. 편향 관리, 모델 설명가능성, 일반화 최적화 등이 주요 과제로 남아 있습니다.