Semi-supervised learning2 머신러닝에서의 비지도 학습: 데이터의 숨겨진 패턴 발견 머신러닝에서의 비지도 학습: 데이터의 숨겨진 패턴 발견머신러닝의 세계는 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나눌 수 있습니다. 이 중 비지도학습(Unsupervised Learning)은 레이블이 없는 데이터에서 스스로 패턴을 찾아내는 독특한 접근 방식입니다. 오늘은 이러한 비지도학습의 개념, 주요 알고리즘, 활용 사례 및 한계점에 대해 알아보겠습니다.비지도학습이란 무엇인가?비지도학습은 입력 데이터만 있고 정답 레이블이 없는 상황에서 데이터의 구조와 패턴을 발견하는 머신러닝 접근법입니다. 쉽게 말해, 컴퓨터에게 "이것이 무엇인지 알려주지 않을 테니 스스로 비슷한 것들을 찾아보라"고 지시하는 것과 같습니다.지도학습이 "이 이미지는 고양이고, 저 이미지는 개야"라고 명시적으로 알려주는 반면, 비지도학습.. 2025. 4. 14. 머신러닝 기초: 지도학습 vs 비지도학습 vs 강화학습 머신러닝 기초: 지도학습 vs 비지도학습 vs 강화학습머신러닝은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로부터 학습하여 의사결정이나 예측을 할 수 있게 하는 인공지능의 핵심 분야입니다. 머신러닝에는 세 가지 주요 학습 방식이 있으며, 각각은 독특한 접근법과 적용 영역을 가지고 있습니다. 오늘은 이 세 가지 학습 방식의 특징과 차이점을 알아보겠습니다. 지도학습(Supervised Learning): 답을 알려주며 배우기지도학습은 '선생님이 있는 학습' 방식으로 생각할 수 있습니다. 이 방식에서는 알고리즘에 입력 데이터와 함께 정답(레이블)을 제공하여 학습시킵니다. 마치 시험 문제와 정답을 함께 제공하면서 학생이 패턴을 배우도록 하는 것과 유사합니다.작동 방식레이블이 있는 훈련 데이터 세트가 제공됩니다.알고.. 2025. 3. 8. 이전 1 다음
