Unsupervised learning1 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.. 2023. 3. 29. 이전 1 다음