[IT용어] 컴퓨터가 스스로 규칙을 찾는다, “비지도 학습”

비지도 학습(Unsupervised learning)이란?

 

비지도 학습(unsupervised learning)은 컴퓨터가 정답 없이 데이터만 보고 스스로 규칙과 패턴을 찾는 학습 방법이다. 이렇게 학습된 모델은 데이터 속 숨겨진 정보를 찾아내거나, 데이터를 더 잘 표현하는 특징을 만들어 다른 학습(지도형 학습)의 성능을 높이는 데 활용된다. 비지도 학습에서 흔히 쓰이는 방법은 다음과 같다. 군집 분석은 데이터를 비슷한 그룹으로 나누는 방법이고, 의존 구조 학습은 데이터 간 관계를 찾아내는 방법이다. 벡터 양자화와 차원 축소는 데이터에서 잡음이나 불필요한 부분을 줄이고, 핵심 정보만 남기는 기술이다. 예를 들어, 군집 분석에는 k-평균, 계층적 군집화가 있고, 의존 구조 학습에는 베이즈 망, 벡터 양자화에는 Linde-Buzo-Gray 알고리즘, 차원 축소에는 주성분 분석(PCA)과 오토인코더(Autoencoder)가 대표적으로 사용된다.

 

비지도 학습을 쉽게 설명하면

“비지도 학습은 선생님이 답을 알려주지 않은 채 문제만 주고, 스스로 패턴과 규칙을 찾아내는 탐정 놀이”에 가깝다.

 

 

내용 출처 : 한국정보통신기술협회