Unsupervised Learning

K-평균 군집화
K-평균 군집화

K-평균 군집화

K-평균 군집화는 데이터 포인트와 해당 군집 중심점 간의 제곱 거리 합을 최소화하여 데이터셋을 미리 정의된 개수의 뚜렷하고 겹치지 않는 군집으로 분할하는 인기 있는 비지도 기계 학습 알고리즘입니다....

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Clustering Unsupervised Learning +3
군집화
군집화

군집화

군집화는 비지도 학습 기법으로, 유사한 데이터 포인트들을 함께 묶어 레이블이 없는 데이터에서도 탐색적 데이터 분석을 가능하게 합니다. 군집화의 유형, 활용 분야, 임베딩 모델이 군집화에 어떻게 기여하는지 알아보세요....

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AI Clustering +3
머신러닝
머신러닝

머신러닝

머신러닝(ML)은 인공지능(AI)의 한 분야로, 기계가 데이터를 통해 학습하고 패턴을 식별하며 예측을 하고, 명시적인 프로그래밍 없이도 시간이 지남에 따라 의사결정을 개선할 수 있도록 합니다....

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Machine Learning AI +4
비지도 학습
비지도 학습

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....

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Unsupervised Learning Machine Learning +3
비지도 학습
비지도 학습

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....

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Unsupervised Learning Machine Learning +4
준지도 학습
준지도 학습

준지도 학습

준지도 학습(SSL)은 라벨이 지정된 데이터와 라벨이 없는 데이터를 모두 활용하여 모델을 학습시키는 머신러닝 기법입니다. 모든 데이터에 라벨을 지정하는 것이 비현실적이거나 비용이 많이 드는 경우에 이상적입니다. 감독 학습과 비감독 학습의 장점을 결합하여 정확도와 일반화 성능을 향상시킵니...

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AI Machine Learning +4