비지도 학습
비지도 학습은 기계 학습의 한 분야로, 라벨이 없는 데이터에서 패턴, 구조, 관계를 찾아내어 클러스터링, 차원 축소, 연관 규칙 학습과 같은 작업을 가능하게 하며, 고객 세분화, 이상 감지, 추천 엔진 등 다양한 응용 분야에 활용됩니다....
5 분 읽기
Unsupervised Learning
Machine Learning
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Dimensionality Reduction
비지도 학습
비지도 학습은 레이블이 없는 데이터에 알고리즘을 학습시켜 숨겨진 패턴, 구조, 관계를 발견하는 머신러닝 기법입니다. 대표적인 방법으로는 클러스터링, 연관 규칙, 차원 축소가 있으며, 고객 세분화, 이상 탐지, 장바구니 분석 등에 활용됩니다....
2 분 읽기
Unsupervised Learning
Machine Learning
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차원 축소
차원 축소는 데이터 처리와 머신러닝에서 핵심적인 기법으로, 데이터셋의 입력 변수 개수를 줄이면서도 필수 정보를 보존하여 모델을 단순화하고 성능을 향상시킵니다....
5 분 읽기
AI
Machine Learning
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특징 엔지니어링 및 추출
특징 엔지니어링과 추출이 원시 데이터를 가치 있는 인사이트로 변환하여 AI 모델의 성능을 어떻게 향상시키는지 알아보세요. 특징 생성, 변환, PCA, 오토인코더 등 주요 기법을 통해 ML 모델의 정확성과 효율성을 높이는 방법을 소개합니다....
2 분 읽기
AI
Feature Engineering
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특징 추출
특징 추출은 원시 데이터를 정보가 풍부한 특징의 축소된 집합으로 변환하여, 데이터 단순화, 모델 성능 향상, 연산 비용 절감 등 머신러닝을 강화합니다. 이 포괄적인 가이드에서 기법, 응용, 도구, 과학적 통찰을 알아보세요....
3 분 읽기
AI
Feature Extraction
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