Unsupervised Learning (비지도 학습)

원문 : www.coursera.org/learn/machine-learning/supplement/1O0Bk/unsupervised-learning

Unsupervised Learning (비지도 학습)

비지도 학습은 데이터 값 사이의 관계나 결과값을 모르는 상태에서, 문제에 대해 접근하는 방식을 말합니다.

우리는 딱히 알 필요 없는 변수의 효과를 모르는 상태에서, 데이터 사이의 패턴을 데이터 값 안의 관계를 통해 클러스터링(묶음)함으로써 이끌어 낼 수 있습니다.

비지도 학습에서는, 예측 결과에 대해 모델에 대한 피드백이 필요가 없습니다.

 

예제 :

클러스터링 : 백만개의 각각 다른 유전자에 대한 정보를 가지고, 우리는 이 유전자들을 수명, 위치, 역할, 그런 관계를 통해 어떻게 해서든 묶어내야 합니다. 

비-클러스터링 : 흔히 "Cocktail Party Algorithm" 이라 불리는 이 방법은, 혼란스러운 상황 속에서 패턴을 찾아내는 알고리즘입니다. (예를 들어, 파티 내에 있는 사람들의 함성 소리, 음악 소리를 분류하는 등)