기계 학습의 비지도 모델은 사전 정의된 레이블 없이 데이터 내에서 패턴과 관계를 찾는 것을 목표로 하기 때문에 훈련을 위해 레이블이 지정된 데이터가 필요하지 않습니다. 비지도 학습에는 레이블이 지정된 데이터가 사용되지 않지만, 모델은 데이터의 기본 구조를 학습하고 의미 있는 통찰력을 추출하기 위해 여전히 훈련 프로세스를 거쳐야 합니다. 비지도 학습의 훈련 과정에는 클러스터링, 차원 축소, 이상 탐지와 같은 기술이 포함됩니다.
K-평균 클러스터링 또는 계층적 클러스터링과 같은 클러스터링 알고리즘은 일반적으로 비지도 학습에서 특징을 기반으로 유사한 데이터 포인트를 그룹화하는 데 사용됩니다. 이러한 알고리즘은 모델이 데이터를 클러스터로 분할하여 데이터 내의 패턴과 구조를 식별하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 고객 세분화에서 클러스터링 알고리즘은 구매 행동이나 인구통계학적 정보를 기반으로 고객을 그룹화할 수 있으므로 기업은 맞춤형 마케팅 전략으로 특정 고객 세그먼트를 타겟팅할 수 있습니다.
PCA(주성분 분석) 또는 t-SNE와 같은 차원 축소 기술도 기본 구조를 유지하면서 데이터의 특징 수를 줄이기 위한 비지도 학습에 필수적입니다. 데이터의 차원을 줄임으로써 이러한 기술은 모델이 데이터 내의 복잡한 관계를 시각화하고 해석하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 이미지 처리에서 차원 축소를 사용하면 중요한 시각적 정보를 유지하면서 이미지를 압축할 수 있으므로 대규모 데이터 세트를 더 쉽게 분석하고 처리할 수 있습니다.
이상 탐지는 비지도 학습의 또 다른 중요한 응용 분야입니다. 여기서 모델은 데이터에서 정상적인 동작에서 벗어나는 이상값이나 비정상적인 패턴을 식별합니다. Isolation Forest 또는 One-Class SVM과 같은 이상 탐지 알고리즘은 금융 거래의 사기 활동, 사이버 보안의 네트워크 침입 또는 예측 유지 관리의 장비 오류를 탐지하는 데 사용됩니다. 이러한 알고리즘은 훈련 중에 데이터의 정상적인 패턴을 학습하고 이러한 패턴을 따르지 않는 인스턴스를 이상 항목으로 표시합니다.
비지도 학습 모델은 훈련을 위해 레이블이 지정된 데이터가 필요하지 않지만 데이터의 기본 구조를 학습하고 클러스터링, 차원 축소 및 이상 탐지와 같은 기술을 통해 귀중한 통찰력을 추출하기 위한 훈련 프로세스를 거칩니다. 비지도 학습 알고리즘을 활용함으로써 기업과 조직은 데이터에서 숨겨진 패턴을 찾아내고, 정보에 입각한 결정을 내리며, 오늘날의 데이터 중심 세계에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
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