비지도학습(Unsupervised Learning) - 거칠게 성장시키기

비지도 학습이란?

비지도 학습은 지도 학습과 달리, 입력 데이터에 대한 정답(label)이 주어지지 않은 상태에서 데이터의 구조나 패턴을 파악하는 학습 방법입니다. 이러한 이유로 비지도 학습은 데이터의 특징 추출, 차원 축소, 군집화(clustering), 이상치 탐지 등의 분야에서 많이 활용됩니다.

비지도 학습의 종류

비지도 학습은 크게 차원 축소와 군집화로 나뉩니다.

차원 축소(Dimensionality Reduction)

차원 축소는 데이터의 특성을 추출하기 위해 데이터를 저차원 공간으로 변환하는 기법입니다. 이를 통해 데이터를 더 잘 이해할 수 있고, 분석이나 시각화를 용이하게 할 수 있습니다. 대표적인 차원 축소 기법으로는 PCA(Principal Component Analysis)와 t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) 등이 있습니다.

군집화(Clustering)

군집화는 데이터를 비슷한 특징을 가진 그룹으로 나누는 기법입니다. 이를 통해 데이터를 더 잘 이해하고, 분류 문제나 이상치 탐지 등에 활용할 수 있습니다. 대표적인 군집화 알고리즘으로는 K-Means, DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 등이 있습니다.

비지도 학습의 응용 분야

비지도 학습은 다양한 분야에서 활용됩니다. 여기서는 그 중 일부를 소개하겠습니다.

이미지 분류(Image Classification)

비지도 학습을 활용하여 이미지 데이터를 분류하는 경우가 있습니다. 예를 들어, 자율주행 자동차에서 도로 상황을 인식하기 위해 비지도 학습을 이용하여 도로, 차선, 신호등 등을 구분하는 경우가 있습니다.

자연어 처리(Natural Language Processing)

자연어 처리 분야에서는 비지도 학습을 이용하여 단어 임베딩(word embedding)을 생성하는 경우가 있습니다. 이를 통해 단어 간의 유사성을 계산하고, 문장 간의 유사성을 판단하는 등의 작업을 수행합니다.

 

이상치 탐지(Outlier Detection)

이상치 탐지는 데이터 중에서 일부 데이터가 다른 데이터와 구분되는 경우를 찾아내는 기법입니다. 이를 통해 데이터의 품질을 향상시키고, 이상치로 인한 문제를 방지할 수 있습니다. 예를 들어, 금융 분야에서는 비지도 학습을 이용하여 금융 거래 데이터에서 이상 거래를 탐지하는 경우가 있습니다.

추천 시스템(Recommendation System)

추천 시스템은 사용자의 선호도를 파악하여 상품을 추천하는 시스템입니다. 비지도 학습을 활용하여 사용자들의 행동 패턴을 파악하고, 유사한 사용자나 상품을 추천하는 경우가 있습니다.

의료 진단(Medical Diagnosis)

의료 진단 분야에서는 비지도 학습을 이용하여 질병이나 증상을 분류하는 경우가 있습니다. 예를 들어, 비지도 학습을 이용하여 유전자 데이터나 의료 영상 데이터를 분석하여 질병을 분류하는 경우가 있습니다.

결론

이번 블로그에서는 비지도 학습이 무엇인지, 어떤 종류가 있는지, 그리고 어떤 응용 분야가 있는지에 대해 알아보았습니다. 비지도 학습은 데이터의 구조나 패턴을 파악하는 데에 매우 유용한 기술입니다. 앞으로 더 많은 분야에서 비지도 학습이 활용될 것으로 기대됩니다.

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출처 : openai - chat gpt