비지도학습의 개념에 대해서 이야기해봅시다.
비지도학습에 대해서 정확한 내용에 대해서 확인하시려면 바로 아래 확인해주세요.
비지도학습 뜻, 군집화와 연관규칙 파악 - 빅스타의 디지털 라이프
비지도학습 뜻과 개념에 대해서 알아보자.
www.ktpdigitallife.com
비지도학습의 개념 이해
비지도 학습은 데이터를 분류하는 방법이나 찾아야 할 대상을 명시적으로 알려주지 않고 알고리즘이 데이터의 패턴과 관계를 식별하는 방법을 학습하는 기계 학습의 한 유형입니다. 비지도 학습의 목표는 데이터에서 숨겨진 구조와 관계를 발견하는 것이며 일반적으로 탐색적 데이터 분석 및 클러스터링에 사용됩니다.
비지도 학습에서는 입력 데이터에 레이블을 지정하거나 분류하지 않으며 알고리즘은 유사한 예를 함께 그룹화하여 데이터에서 패턴과 구조를 찾으려고 합니다. 비지도 학습에 사용되는 일반적인 기술 중 하나는 유사한 데이터 포인트를 유사성에 따라 함께 그룹화하는 클러스터링입니다. 이는 데이터 포인트 간의 거리 메트릭을 정의한 다음 해당 메트릭에 따라 서로 가까운 포인트를 클러스터링하여 수행됩니다.
비지도 학습에 사용되는 또 다른 일반적인 기술은 가능한 한 많은 정보를 보존하면서 데이터의 기능 수를 줄이는 차원 축소입니다. 이는 주성분 분석(PCA) 또는 t-SNE와 같은 기술을 사용하여 수행할 수 있습니다. 비지도 학습 알고리즘은 알고리즘이 데이터에서 식별된 패턴이나 클러스터에 맞지 않는 비정상적이거나 비정상적인 데이터 포인트를 식별하려고 시도하는 이상 탐지에도 사용할 수 있습니다. 비지도 학습의 장점 중 하나는 사람이 감지하기 어렵거나 불가능한 데이터의 패턴과 관계를 식별하는 데 사용할 수 있다는 것입니다.
그러나 비지도 학습의 문제 중 하나는 결과를 비교할 레이블이 지정된 데이터가 없기 때문에 알고리즘의 성능을 평가하기 어려울 수 있다는 것입니다. 전반적으로 비지도 학습은 데이터의 숨겨진 구조와 패턴을 발견하는 강력한 기술이며 데이터 마이닝, 자연어 처리 및 컴퓨터 비전과 같은 분야에서 광범위한 응용 프로그램을 가지고 있습니다.
비지도학습의 특징
비지도 학습은 알고리즘이 무엇을 찾아야 하는지 또는 데이터를 분류하는 방법을 명시적으로 지시하지 않고 데이터의 패턴과 구조를 식별하려고 시도하는 기계 학습의 한 유형입니다.
비지도 학습의 주요 특징 중 일부는 다음과 같습니다.
1. 레이블이 지정된 데이터 없음: 비지도 학습에서는 입력 데이터에 레이블이 지정되거나 분류되지 않으므로 알고리즘이 자체적으로 패턴과 구조를 식별해야 합니다.
2, 자기 조직화: 비지도 학습의 목표는 데이터에서 숨겨진 구조와 관계를 발견하는 것이며 알고리즘은 이를 달성하기 위해 데이터를 자기 조직화해야 합니다.
3. 탐색: 비지도 학습은 데이터에서 새로운 통찰력과 패턴을 발견하는 것이 목표인 탐색적 데이터 분석에 자주 사용됩니다.
4. 클러스터링: 비지도 학습에 사용되는 일반적인 기술 중 하나는 알고리즘이 유사성을 기반으로 유사한 데이터 포인트를 함께 그룹화하는 클러스터링입니다.
5. 차원 감소: 비지도 학습에 사용되는 또 다른 일반적인 기술은 차원 감소입니다. 여기서 알고리즘은 가능한 한 많은 정보를 보존하면서 데이터의 기능 수를 줄입니다.
6. 이상 탐지: 비지도 학습은 알고리즘이 데이터에서 식별된 패턴이나 클러스터에 맞지 않는 비정상적이거나 비정상적인 데이터 포인트를 식별하려고 시도하는 이상 탐지에도 사용할 수 있습니다.
7. 평가 메트릭 없음: 비지도 학습의 문제 중 하나는 결과를 비교할 레이블이 지정된 데이터가 없기 때문에 알고리즘의 성능을 평가하기 어려울 수 있다는 것입니다.
전반적으로 비지도 학습은 데이터의 숨겨진 구조와 패턴을 발견하는 강력한 기술이며 데이터 마이닝, 자연어 처리 및 컴퓨터 비전과 같은 분야에서 광범위한 응용 프로그램을 가지고 있습니다.
비지도학습의 활용 분야
비지도 학습은 다양한 분야에서 광범위하게 응용됩니다.
비지도 학습의 일부 응용 분야는 다음과 같습니다.
1. 클러스터링: 비지도 학습은 유사한 데이터 포인트를 유사성에 따라 함께 그룹화하기 위해 클러스터링에 사용됩니다. 이 기술은 고객 세분화, 이미지 세분화 및 문서 클러스터링에 사용됩니다.
2, 이상 탐지: 비지도 학습은 데이터에서 식별된 패턴이나 클러스터에 맞지 않는 비정상적이거나 비정상적인 데이터 포인트를 식별하기 위해 이상 탐지에도 사용됩니다. 이 기술은 사기 탐지, 침입 탐지 및 질병 발생 탐지에 사용됩니다.
3. 차원 감소: 비지도 학습은 가능한 한 많은 정보를 보존하면서 데이터의 기능 수를 줄이기 위해 차원 감소에 사용됩니다. 이 기술은 이미지 압축, 텍스트 요약 및 데이터 시각화에 사용됩니다.
4. 생성 모델: 비지도 학습은 생성 모델에서 입력 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성하는 데 사용됩니다. 이 기술은 이미지 및 텍스트 생성에 사용됩니다.
5. 추천 시스템: 비지도 학습은 추천 시스템에서 사용자의 과거 행동을 기반으로 제품이나 서비스를 추천하는 데 사용됩니다. 이 기술은 전자 상거래, 소셜 미디어, 음악 및 비디오 스트리밍 서비스에 사용됩니다.
6. 자연어 처리: 비지도 학습은 워드 임베딩, 주제 모델링 및 텍스트 분류와 같은 작업을 수행하기 위해 자연어 처리에 사용됩니다.
7. 컴퓨터 비전: 자율 학습은 객체 인식, 이미지 분할 및 이미지 복원과 같은 작업을 수행하기 위해 컴퓨터 비전에서 사용됩니다.
전반적으로 비지도 학습은 다양한 분야에서 광범위하게 응용할 수 있는 강력한 기술이며 새로운 기술과 알고리즘의 개발로 잠재적 응용 분야가 계속 확장되고 있습니다.
