머신러닝 _ 지도학습 _

"지도학습은 정보의 정답을 가지고 학습하는 방식으로, 학습 과정에서 주어진 입력 데이터와 이에 대응하는 **정답 레이블(출력 데이터)**을 사용하여 모델을 훈련시킵니다.

 

이 과정에서 모델은 입력과 출력 간의 관계를 학습하며, 이를 바탕으로 새로운 데이터에 대한 예측을 수행할 수 있습니다.

 

지도학습의 성능은 주어진 훈련 데이터의 양과 질에 따라 달라지며, 충분한 양의 정확한 데이터가 주어지면 모델이 더 잘 일반화되어 예측 정확도가 높아집니다. 따라서 얼마나 많은 데이터를 학습에 활용할 수 있는지가 모델의 학습 효율성과 성능을 결정짓는 중요한 요소가 됩니다."

 

이와 같이 지도학습은 정답 레이블이 있는 데이터 세트를 이용하여 학습하고, 학습 데이터의 양과 품질이 모델의 성능에 영향을 미친다는 점을 강조할 수 있습니다.