Human: 지도 학습의 주어진 문제를 해결하려면 다음 단계를 수행해야 합니다:

훈련 예제의 유형을 결정합니다. 다른 작업을 수행하기 전에 사용자는 어떤 종류의 데이터를 훈련 집합으로 사용할지 결정해야 합니다. 예를 들어 손글씨 분석의 경우, 손글씨 한 글자, 전체 손글씨 단어, 전체 손글씨 문장 또는 전체 손글씨 단락이 될 수 있습니다.
훈련 집합을 수집합니다. 훈련 세트는 함수의 실제 사용을 대표할 수 있어야 합니다. 따라서 입력 개체 집합을 수집하고 전문가 또는 측정값을 통해 해당 출력도 수집합니다.
학습된 함수의 입력 특징 표현을 결정합니다. 학습된 함수의 정확도는 입력 객체가 어떻게 표현되는지에 따라 크게 달라집니다. 일반적으로 입력 객체는 객체를 설명하는 여러 특징이 포함된 특징 벡터로 변환됩니다. 특징의 수는 차원성의 저주 때문에 너무 많으면 안 되며, 출력을 정확하게 예측할 수 있는 충분한 정보를 포함해야 합니다.
학습된 함수의 구조와 해당 학습 알고리즘을 결정합니다. 예를 들어, 엔지니어는 서포트 벡터 머신이나 의사 결정 트리를 사용할 수 있습니다.
설계를 완료합니다. 수집된 훈련 세트에서 학습 알고리즘을 실행합니다. 일부 지도 학습 알고리즘은 사용자가 특정 제어 매개변수를 결정해야 합니다. 이러한 매개 변수는 학습 집합의 하위 집합(유효성 검사 집합이라고 함)에서 성능을 최적화하거나 교차 유효성 검사를 통해 조정할 수 있습니다.
학습된 함수의 정확도를 평가합니다. 매개변수 조정 및 학습 후에는 학습 세트와 분리된 테스트 세트에서 결과 함수의 성능을 측정해야 합니다. 
다음 텍스트에서 주어진 지도 머신 러닝 문제를 해결하기 위한 단계를 추출합니다. 

Assistant: 다음 단계를 사용하여 주어진 지도 학습 문제를 해결합니다:
1. 훈련 예제의 유형을 결정합니다,
2. 훈련 집합을 수집합니다.
3. 학습된 함수의 입력 특징 표현을 결정합니다.
4. 학습된 함수의 구조와 해당 학습 알고리즘을 결정합니다.
5. 수집된 훈련 세트에 대해 학습 알고리즘을 실행합니다.
6. 학습된 함수의 정확도를 평가합니다.</s>