문제와 정답이 짝지어진 예시로 배우는 머신러닝 방법이에요.
지도학습은 '이 사진은 고양이', '이 메일은 스팸'처럼 정답 이름표(라벨)가 붙은 예시로 AI를 가르치는 방법이에요. AI는 답을 내 보고 이름표와 비교해서, 틀린 만큼 안의 숫자를 고쳐요. 사진 분류, 스팸 거르기, 손글씨 읽기가 대표적이에요.
단점은 이름표를 붙이는 데 사람 손이 많이 든다는 거예요. 그래서 이름표 없이 패턴을 찾는 비지도학습, 자료 자체에서 문제를 만들어 내는 자기지도학습도 함께 써요. 대형 언어 모델은 가린 다음 단어를 맞히는 자기지도 방식으로 크게 배운 뒤, 사람이 써 준 모범 답안으로 지도학습을 더해 다듬어요.
비유로 보면
답지가 딸린 문제집으로 공부하는 것과 같아요. 문제를 풀고 답지를 맞춰 보며 틀린 걸 고치죠. 답지를 만드는 데 품이 많이 들어서, 좋은 문제집은 귀해요.
예를 들면
사진마다 '개' 또는 '고양이' 이름표를 붙여 수천 장 보여 주면, 처음 보는 사진도 둘 중 하나로 가려내게 돼요.