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id: SUP-LEARN-001
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 1.0
tags: [ai, machine-learning, supervised-learning, foundations]
last_reinforced: 2026-04-26
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# Supervised Learning Foundations (지도 학습 기초)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "정답지가 있는 데이터를 통해 문제와 해답 사이의 지도를 그려라" — 입력 데이터(Feature)와 정답(Label) 쌍을 학습하여, 새로운 입력이 들어왔을 때 정답을 예측하는 함수를 근사하는 가장 전형적인 머신러닝 방식.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** 사람이 라벨링한 풍부한 예시 데이터를 바탕으로 데이터 간의 통계적 관계를 파악하고, 이를 통해 미지의 데이터에 대한 범주(Classification)나 수치(Regression)를 추론하는 패턴.
- **핵심 요소:**
    - **Dataset:** 입력(X)과 정답(Y)의 쌍으로 구성된 데이터셋.
    - **Classification:** 이산적인 카테고리 중 하나로 분류 (예: 스팸 여부, 개/고양이 구분).
    - **Regression:** 연속적인 수치를 예측 (예: 집값 예측, 주식 가격 추이).
    - **Loss Minimization:** 모델의 예측값과 실제 정답 사이의 차이를 줄이는 방향으로 가중치 업데이트.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 초기 머신러닝의 주류였으나, 최근에는 막대한 양의 라벨링 비용 문제 때문에 자기 자기 지도 학습(Self-supervised Learning)과 상호 보완적인 관계로 발전 중.
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 문서 분류 및 감성 분석 등 명확한 기준이 필요한 태스크에 고도로 정제된 지도 학습 모델을 활용함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- Machine-Learning, [[Deep-Learning|Deep-Learning]], [[Objective-Functions|Objective-Functions]], [[Gradient-Descent|Gradient-Descent]]
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Supervised-Learning (지도 학습 기초).md
