목 차
인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)의 영역에서 비지도 학습은 지도 학습과 더불어 주목 받을만한 기술로 부각되고 있습니다. 모델이 레이블이 지정된 데이터에 대해 훈련되는 지도 학습과 달리, 비지도 학습은 비구조화된 데이터의 영역을 탐색하여 매우 다용도적이고 광범위하게 적용할 수 있도록 합니다. 비지도 학습 알고리듬은 정해지지 않은 패턴을 찾고, 유사한 데이터를 그룹화하고, 데이터 내의 숨겨진 구조를 발견하려고 합니다. 이 블로그에서, 우리는 비지도 학습의 흥미로운 세계, 적용된 다양한 분야, 그리고 AI의 미래에 미치는 영향을 조사합니다.
1. 비지도 학습의 이해
비지도 학습은 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.
1-1. 클러스터링 알고리즘
비지도 학습의 핵심 응용 프로그램 중 하나는 클러스터링인데, 여기서 데이터 포인트는 유사성을 기반으로 클러스터로 그룹화됩니다. 클러스터링 작업에는 K-Means, Hierarchical Clustering, DBSCAN 등의 알고리즘이 일반적으로 사용됩니다.
예를 들어, K-Means는 데이터 포인트와 클러스터의 중심 사이의 거리를 최소화하여 데이터를 k개의 클러스터로 분할하고, 반면에 계층적 클러스터링은 트리와 같은 구조로 클러스터를 형성하므로 데이터 포인트 간의 계층적 관계를 파악하는 데 유용합니다. 클러스터링은 비정형 데이터에서 패턴을 식별해야 하는 시장 세분화, 고객 프로파일링 및 이상 탐지와 같은 다양한 분야에서 매우 유용합니다.
1-2. 차원 축소(Dimension Reduction) 기법
비지도 학습은 또한 고차원 데이터가 저차원 표현으로 변환되는 차원 감소를 포함합니다. 주성분 분석(PCA)과 t-분산 확률적 이웃 임베딩(t-SNE)은 이 범주에서 중요한 기술입니다.
PCA는 데이터를 새로운 축 SET에 반영하여 데이터 가장 큰 분산을 첫 번째 기반으로 축을 생성하고, 두 번째 축은 이 벡터 축에 직각이 되는 벡터를 축으로 합니다. 반면 t-SNE는 로컬 구조를 보존하는 데 중점을 두어 시각화 목적에 적합합니다.차원 축소는 시각화, 기능 엔지니어링 및 데이터 압축에 유용하므로 데이터를 보다 관리하기 쉽고 의미 있는 방식으로 분석하고 표현할 수 있습니다.
1-3. 연관 규칙 마이닝(Association Rule Mining
비지도 학습의 또 다른 적용은 데이터 SET에서 변수 간의 관계를 발견하는 것을 목표로 하는 연관 규칙 마이닝(Association Rule Mining 입니다. Apriori 알고리듬은 연관 규칙 마이닝에서 사용되는 인기 있는 방법입니다.예를 들어, 소매거래에서 연관 규칙 마이닝은 "A 제품을 구매하는 고객은 B 제품을 구매할 가능성이 높다"와 같은 패턴을 나타낼 수 있어 목표 마케팅 및 교차 판매 전략을 가능하게 합니다.
2. 응용 프로그램에서 비지도 학습
비지도 학습이 적용된 응용 프로그램은 휴대폰이나 유리제품 균열을 감지하는 영상처리에도 적용될 수 있고, 이상탐지, 자연어처리등에 적용되고 있습니다.
2-1. 이상 탐지
비지도 학습은 비정상 탐지에서 중요한 역할을 하며, 표준에서 크게 벗어난 이벤트나 데이터 지점을 식별하는 것입니다. 원 클래스 SVM과 앤덤 포레스트는 이 목적에 사용되는 일반적인 알고리즘입니다.
금융에서는 이상 탐지를 통해 부정 거래나 비정상적인 시장 행동을 식별할 수 있으며, 제조에서는 생산 라인의 불량 제품을 탐지하는 데 사용할 수 있습니다.
2-2. 자연어 처리(NLP)
비지도 학습은 토픽 모델링, 단어 임베딩 및 감정 분석과 같은 작업에 사용되는 NLP 분야에 적용되어 발전하고 있습니다.
LDA(Latent Dirichlet Allocation)와 같은 토픽 모델링 알고리즘은 문서 모음에서 토픽을 자동으로 식별할 수 있으므로 대규모 텍스트 데이터 세트를 구성하는 데 유용합니다.
Word2Vec 및 GloVe와 같은 비지도 학습 알고리즘을 사용하여 생성된 단어 임베딩은 단어를 연속적인 벡터 표현으로 변환하여 NLP 모델이 의미적 관계와 맥락을 파악할 수 있도록 합니다.
2-3. 추천인 시스템
감독되지 않은 학습은 넷플릭스, 아마존 및 스포티파이와 같은 플랫폼에서 제공하고 있는 추천 엔진의 핵심 알고리즘 입니다. 협업 필터링은 추천 시스템에서 주로 사용되는 기술입니다.
Collaborative Filtering은 사용자의 행동과 상호 작용을 분석하여 유사한 사용자의 선호도를 기반으로 제품, 영화 또는 노래를 추천합니다. 이러한 개인화된 접근 방식은 사용자 참여를 증가시킵니다.
3. 비지도 학습의 미래
3-1. 준 지도 학습
비지도 학습은 모델이 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터의 조합에 대해 훈련되는 준 지도 학습에서 중요한 역할을 할 준비가 되어 있습니다. 이 접근 방식은 모델이 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 활용할 수 있도록 하여 레이블이 지정된 대규모 데이터 세트의 필요성을 줄일 수 있습니다.
준 지도 학습은 표시된 데이터가 부족하고 얻기에 비용이 많이 드는 의료 진단과 같은 다양한 영역에 혁명을 일으킬 가능성이 있습니다.
3-2. 감독되지 않은 사전 교육
감독되지 않은 학습은 딥 러닝 모델을 사전 훈련하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 사전 훈련은 레이블이 없는 큰 데이터 세트에서 모델을 훈련한 후 더 작은 레이블이 있는 데이터 세트에서 미세 조정하는 것을 포함합니다.이 접근 방식은 특히 레이블이 지정된 데이터가 제한된 시나리오에서 모델 성능을 향상시키는 데 효과적인 것으로 입증되었습니다. 감독되지 않은 사전 교육은 광범위한 애플리케이션에서 딥 러닝 모델의 기능을 향상시킬 것으로 예상됩니다.
3-3. 강화 학습
비지도 학습은 또한 에이전트가 시행착오를 통해 결정을 내리는 방법을 배우는 강화 학습을 보완할 수 있습니다. 비지도락습 기술은 환경의 표현을 학습하거나 에이전트의 탐색 전략을 수립하는데 사용될 수 있습니다.비지도 학습과 강화 학습을 결합함으로써, AI 시스템은 복잡하고 역동적인 환경에서 더 효율적인 학습과 더 나은 일반화를 달성할 수 있습니다.
4. 비지도학습은 다양한 영역에 적용
비지도 학습은 비정형 데이터 내에 숨겨진 통찰력과 패턴을 발견하는 장점이 있는 인공 지능의 분과입니다. 클러스터링 및 차원 축소에서 연관 규칙 마이닝 및 이상 감지에 이르기까지 비지도 학습은 다양한 영역에 걸쳐 혁신적인 응용 프로그램을 가지고 있습니다.
AI가 계속해서 진화함에 따라, 비지도 학습은 기계 학습 기술을 발전시키고, 개인화된 경험을 가능하게 하며, 제한된 레이블이 지정된 데이터와 관련된 과제를 해결하는 데 중추적인 역할을 할 것입니다. 미지도 학습을 활용함으로써, 우리는 더 지능적이고, 적응적이고, 데이터 중심의 AI 시스템에 대한 잠재력으로, AI의 미래를 형성할 수 있습니다.