비지도 학습

비지도 학습

비지도 학습(Unsupervised Learning)은 정답 레이블 없이 입력 데이터 \(x\)만을 이용해 데이터의 내재된 구조, 패턴, 분포를 학습하는 머신러닝 방법론이다.

핵심

• 레이블이 없으므로 데이터 수집 비용이 낮다
• 클러스터링(군집화), 차원 축소, 밀도 추정 등이 주요 과제이다
• K-평균 클러스터링, PCA, ICA, EM 알고리즘 등이 대표적인 알고리즘이다
• 데이터의 숨겨진 표현(representation)을 학습하는 데 유용하다
• 평가 기준이 명확하지 않아 성능 측정이 어려운 경우가 많다