지도 학습 편집하기 (부분)

== 지도 학습 데이터 ==

===== '''훈련 데이터(Training Data)''' =====

* '''역할''': 모델을 학습시키는 데 사용되는 데이터. 입력 데이터와 그에 해당하는 정답(레이블)을 이용해 모델이 패턴을 학습하도록 한다.
* '''목표''': 입력과 출력 간의 관계를 잘 학습해 모델이 새로운 데이터를 처리할 수 있도록 만드는 것이 목표다.
* '''과정''': 모델은 이 데이터를 반복적으로 학습하며 손실 함수를 통해 예측 오차를 줄여나간다.

===== '''검증 데이터(Validation Data)''' =====

* '''역할''': 모델 학습 중에 성능을 평가하는 데 사용되는 데이터. 훈련 중에 사용되지만, 직접적인 모델 학습에는 포함되지 않는다.

* '''목표''': 모델이 훈련 데이터에 과적합(overfitting)되는 것을 방지하고, 최적의 하이퍼파라미터(예: 학습률, 배치 크기 등)를 찾는 데 도움을 준다.

* '''과정''': 매 에포크(epoch)마다 훈련 데이터 외의 검증 데이터를 통해 모델의 성능을 평가하고, 과적합을 확인하거나 학습을 조정하는 데 사용된다.

===== '''테스트 데이터(Test Data)''' =====

* '''역할''': 최종적으로 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 데이터. 모델이 학습이나 검증 과정에서 전혀 보지 못한 데이터로 구성된다.
* '''목표''': 모델이 학습한 내용을 바탕으로 실제로 새로운 데이터에 대해 얼마나 잘 예측하는지 측정하는 것이 목적이다. 이 과정에서 얻는 성능이 모델의 일반화 성능을 나타낸다.
* '''과정''': 학습이 완료된 후에만 사용하며, 모델이 얼마나 정확하게 예측하는지 평가 지표(정확도, F1 스코어 등)를 통해 측정한다.