SLT(Supervised Learning Theory)는 통계학과 기계 학습의 한 분야로, 주어진 데이터와 그에 대한 정답(label)을 통해 모델을 학습시키는 방법론을 중심으로 한다. SLT는 입력 데이터와 출력 데이터 간의 관계를 모델링하여 새로운 입력에 대한 예측을 가능하게 한다.

SLT의 기본 개념은 데이터를 두 가지 집합으로 나누는 것을 포함한다. 하나는 학습 데이터(training data)로, 모델을 학습하는 데 사용된다. 다른 하나는 테스트 데이터(test data)로, 학습된 모델의 성능을 평가하는 데 사용된다. 일반적으로 학습 데이터는 크게 피처(feature)와 레이블(label)로 구성된다. 피처는 입력 변수이며, 레이블은 해당 입력에 대한 정답을 의미한다.

SLT에서는 다양한 알고리즘이 사용된다. 대표적인 알고리즘으로는 선형 회귀(linear regression), 로지스틱 회귀(logistic regression), 의사 결정 트리(decision tree), 서포트 벡터 머신(support vector machine), 신경망(neural network) 등이 있다. 이러한 알고리즘들은 각각의 특성과 적용 범위가 다르며, 문제의 특성에 따라 적절한 알고리즘이 선택되어야 한다.

SLT의 주요 목표는 학습 과정에서 모델이 과적합(overfitting)되거나 과소적합(underfitting)되지 않도록 하는 것이다. 과적합은 모델이 학습 데이터에 지나치게 잘 맞춰져 일반화 능력이 떨어지는 상황을 의미하며, 과소적합은 반대로 모델이 데이터의 기본 구조를 학습하지 못한 경우를 뜻한다. 이를 방지하기 위해 다양한 기법이 사용된다. 예를 들어, 교차 검증(cross-validation), 정규화(regularization) 및 조기 종료(early stopping) 등이 있다.

SLT는 다양한 분야에서 응용되고 있다. 예를 들어, 의학 분야에서는 진단 보조 시스템에, 금융 분야에서는 신용 점수 평가에, 마케팅 분야에서는 고객 세분화 및 예측 모델에 사용된다. SLT는 현대의 데이터 기반 의사결정과 분석에 있어 중요한 역할을 하고 있으며, 클라우드 컴퓨팅 및 빅데이터 기술의 발전과 함께 더욱 발전하고 있다.