1 - 2. 머신러닝의 알고리즘 타입 - 비지도학습

머신러닝 알고리즘 타입

• 머신러닝의 알고리즘은 크게 나누면 4가지 정도로 나눌 수 있습니다.

• 지도학습

• 비지도학습

• 강화학습

• 메타학습

비지도학습

자율 학습(Unsupervised Learning)은 기계 학습의 일종으로, 데이터가 어떻게 구성되었는지를 알아내는 문제의 범주에 속한다. 이 방법은 지도 학습(Supervised Learning) 혹은 강화 학습(Reinforcement Learning)과는 달리 입력값에 대한 목표치가 주어지지 않는다.

자율 학습은 통계의 밀도 추정(Density Estimation)과 깊은 연관이 있다. 이러한 자율 학습은 데이터의 주요 특징을 요약하고 설명할 수 있다.

자율 학습의 예로는 클러스터링(Clustering)을 들 수 있다. 또 다른 하나의 예로는 독립 성분 분석(Independent Component Analysis)이 있다.

위키 백과 - 비지도 학습 정의

• 비지도학습은 자율학습이라는 이름으로도 불리고 있습니다. 지도학습과 다른점은 예측하고 싶은 열이 주어지지 않는다는 것입니다.

  

•  이 데이터 테이블은 작년에 학교별로 발표한 로스쿨 합격자 정량 자료를 모아놓은 자료 입니다. 이 테이블을 살펴보면 종속변수가 없습니다. 이렇게 종속변수가 없는 데이터들을 군집화하거나 세분화해서 새로운 인사이트를 얻고자 할 때 비지도 학습을 사용할 수 있습니다.

• 비지도 학습에서 사용하는 알고리즘은

• 연관 규칙 (Association Rules)

• k - 평균 군집화 (k-means Clustering)

• 등 ......

• 이 사용되고 있습니다.