지도 학습은 기계 학습의 한 종류로, 알고리즘이 주어진 데이터와 그에 대한 정답을 학습하는 과정입니다. 이 방법은 입력 데이터와 출력 데이터 간의 관계를 파악하여 새로운 데이터에 대한 예측을 가능하게 합니다. 예를 들어, 이미지 분류나 스팸 필터링과 같은 작업에서 주로 사용됩니다. 지도 학습은 주어진 데이터셋에 레이블이 포함되어 있어야 하며, 이를 통해 모델이 학습할 수 있습니다. 일반적으로 회귀와 분류 문제로 나뉘며, 각각 연속적인 값을 예측하거나 특정 카테고리로 데이터를 분류하는 데 사용됩니다.