차원 축소1 [AI학습방법]인공지능 학습, 비지도 학습 알아 보기 2장 비지도 학습(UnsupervisedLearning)은 머신러닝의 한 종류로, 레이블이 지정되지 않은 데이터로부터 패턴이나 구조를 찾아내는 학습 방법입니다. 입력값은 있지만 정답 없이 기계가 스스로 데이터의 구조를 학습하도록 하여 데이터 내 숨겨진 특징이나 그룹을 발견하게 합니다. □ 비지도 학습의 목표 및 종류비지도 학습의 주요 목표는 데이터에 내재된 구조나 패턴을 탐색하는 것이며, 이를 통해 데이터를 새로운 방식으로 해석하거나 더 나은 의사결정을 위한 정보를 제공합니다. 또한 숨겨진 사용자 집단을 찾습니다. 비지도 학습의 대표적인 예로는 클러스터링, 차원 축소, 연관 규칙 학습이 있습니다. 1. 클러스터링(Clustering) 군집화클러스터링은 비슷한 특성을 가진 데이터 포인트들을 그룹화하는 과정입.. 2024. 6. 5. 이전 1 다음 728x90
