비지도 학습이란 무엇인가

비지도 학습은 레이블이 없는 데이터를 처리하는 기계 학습의 한 유형입니다. 감독 학습과 달리 레이블의 안내 없이 데이터의 패턴과 구조를 찾는 것을 목표로 합니다. 이 기술은 클러스터링, 차원 축소 및 연관 규칙 학습과 같은 많은 응용 프로그램의 기초입니다.

클러스터링은 데이터 포인트를 그룹화하는 방법으로, 동일 그룹의 데이터 포인트가 서로 더 유사합니다. 차원 축소는 중요한 정보를 유지하면서 특성 수를 줄여 데이터를 단순화합니다. 연관 규칙 학습은 변수 간의 관계를 발견하는 데 도움을 주며, 소비자 구매 행동을 이해하기 위해 시장 바구니 분석에서 일반적으로 사용됩니다.

비지도 학습의 한 가지 주요 장점은 레이블이 없는 대량의 데이터를 처리할 수 있다는 점입니다. 그러나 명확한 평가 기준이 부족하여 모델 성능을 평가하기 어려운 한계도 있습니다.

미래를 바라보면 비지도 학습은 대량 데이터 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해질 것으로 예상됩니다. 연구자들은 강화 학습 및 생성적 적대 신경망(GAN)과 같은 기술을 활용하여 비지도 학습의 효과를 향상시키기 위한 새로운 방법을 지속적으로 탐구하고 있습니다.