비지도 학습

비지도 학습은 레이블이 지정되지 않거나 분류되지 않았거나 범주화되지 않은 데이터에 대해 알고리즘을 학습시키는 머신 러닝(ML)의 기본 패러다임입니다. 다른 방법과 달리 시스템은 해당 출력 레이블 없이 데이터 자체에서 직접 패턴과 구조를 학습하려고 시도합니다. 주요 목표는 데이터를 탐색하고 의미 있는 구조나 패턴을 찾는 것이며, 이는 인공 지능(AI) 분야에서 데이터 탐색 및 분석을 위한 핵심 도구입니다.

핵심 비지도 학습 작업

비지도 학습 알고리즘은 일반적으로 탐색적 데이터 분석에 사용되며 여러 주요 작업으로 그룹화할 수 있습니다.

• 클러스터링(Clustering): 이는 가장 일반적인 비지도 학습 작업으로, 유사성을 기반으로 데이터 포인트를 클러스터로 그룹화하는 것을 포함합니다. 목표는 단일 클러스터 내의 데이터 포인트가 서로 매우 유사하고 다른 클러스터의 포인트와는 유사하지 않도록 하는 것입니다. 널리 사용되는 알고리즘으로는 K-Means 클러스터링 및 DBSCAN이 있습니다.
• 차원 축소: 이 기술은 데이터 세트에서 입력 변수의 수를 줄이는 데 사용됩니다. 모델을 단순화하고, 계산 시간을 줄이며, 데이터 시각화를 돕기 때문에 고차원 데이터를 처리할 때 유용합니다. 주성분 분석 (PCA)는 이 작업에 널리 사용되는 방법입니다.
• 연관 규칙 마이닝: 이 방법은 대규모 데이터베이스에서 변수 간의 흥미로운 관계 또는 연관 규칙을 발견합니다. 고전적인 예는 상점에서 함께 자주 구매하는 품목 간의 관계를 찾는 "장바구니 분석"입니다.

실제 애플리케이션

비지도 학습은 많은 산업 분야에서 혁신을 주도합니다. 다음은 몇 가지 구체적인 예입니다.

1. 고객 세분화: 리테일 및 전자 상거래 회사는 클러스터링 알고리즘을 사용하여 유사한 행동 및 선호도를 가진 고객을 그룹화합니다. 구매 내역, 검색 활동 및 인구 통계를 분석하여 기업은 타겟 마케팅 캠페인을 만들고, 개인화된 추천을 제공하고, 고객 경험을 개선하여 궁극적으로 AI 기반 리테일을 향상시킬 수 있습니다.
2. 이상 감지: 사이버 보안에서 비지도 학습 모델은 보안 침해를 나타낼 수 있는 비정상적인 네트워크 트래픽을 식별할 수 있습니다. 마찬가지로 제조에서 이러한 알고리즘은 최신 품질 검사의 핵심 구성 요소인 표준과의 편차를 식별하여 조립 라인의 제품 결함을 감지할 수 있습니다.

다른 학습 패러다임과의 비교

비지도 학습은 다른 ML 접근 방식과 크게 다릅니다.

• 지도 학습(Supervised Learning): 분류 또는 회귀와 같은 작업에 대한 모델을 훈련하기 위해 레이블링된 데이터(입력-출력 쌍)에 의존합니다. 목표는 입력을 알려진 출력에 매핑하는 것입니다. 지도 학습과 비지도 학습의 비교에서 더 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.
• 강화 학습: 에이전트가 누적 보상을 최대화하기 위해 환경에서 행동을 수행하여 결정을 내리는 방법을 학습하는 것을 포함합니다. 피드백 신호(보상 또는 벌칙)에 따라 시행착오를 통해 학습합니다. 심층 강화 학습 개요를 참조하십시오.
• 준지도 학습: 소량의 레이블이 지정된 데이터와 대량의 레이블이 지정되지 않은 데이터의 조합을 사용하여 지도 학습과 비지도 학습 간의 격차를 해소합니다.
• 자체 지도 학습: 레이블이 입력 데이터 자체에서 자동으로 생성되는 비지도 학습의 하위 집합으로, 자연어 처리(NLP) 또는 컴퓨터 비전(CV)의 대규모 모델을 사전 훈련하는 데 자주 사용됩니다.

비지도 학습은 데이터를 탐색하고, 숨겨진 구조를 발견하고, 가치 있는 특징을 추출하는 강력한 도구입니다. 비지도 학습은 복잡한 데이터 과학 파이프라인에서 중요한 첫 번째 단계 역할을 하는 경우가 많으며, 예를 들어 데이터를 지도 학습 모델에 공급하기 전에 데이터 전처리를 수행합니다. Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 데이터 세트 분석을 위한 비지도 기술을 통합할 수 있는 다양한 ML 모델을 개발하고 관리할 수 있는 환경을 제공합니다. PyTorch 및 TensorFlow와 같은 프레임워크는 비지도 알고리즘의 구현을 지원하는 광범위한 라이브러리를 제공하며, Scikit-learn의 비지도 학습 가이드와 같은 리소스를 통해 더 많은 것을 탐색할 수 있습니다.