비교사 학습(Unsupervised Learning), 자율학습, 비지도학습, 클러스터링 clustering

 

 

 

 

 

비교사 학습(Unsupervised Learning)

·         ≒ 자율학습 ≒ 비지도학습

·         ≒ 클러스터링(clustering)

·         입력은 있지만 정해진 출력이 없으며, 순수하게 데이터들이 갖고 있는 속성들을 이용(탐색)해 그룹으로 나누는 경우를 말합니다.

·         사람 없이 컴퓨터가 스스로 레이블 되어 있지 않은 데이터에 대해 학습하는 것입니다.

·         데이터가 어떻게 구성되어 있는지 패턴을 알아내는 방법입니다.

·         지도학습이 회귀 방법을 사용하는 것과 달리, 군집(clustering)에 해당됩니다.

·         입력 데이터에 결과 값이 포함되어 있지 않습니다. 데이터의 그룹을 묶을 수 있는 어떠한 사전 정보도 주어지지 않습니다.

 

·         데이터 분석의 목적이 명확히 정의된 형태의 특정 필드의 값을 구하는 것이 아니라 데이터 자체의 결합, 연관성, 유사성등을 중심으로 데이터의 상태를 표현하는 것입니다.

·         일반적으로 상향식 접근 방식의 데이터 분석은 비지도 학습방법에 의해 수행됩니다.

·         계측적 군집은 별도의 반응변수가 요구되지 않는 비지도 학습 기법입니다.

 

·         자율학습의 대표적 기술에는 밀도 추정(Density Estimation), 군집화(Clustering) 등이 있습니다. 주로 군집화(Clustering)에 사용됩니다.