머신러닝 비지도학습(Unsupervised Learning)이란?

비지도학습은 머신러닝의 한 종류로, 레이블(정답)이 없는 데이터로부터 패턴이나 구조를 학습하는 방식입니다. 지도학습과 달리, 출력값이 주어지지 않기 때문에 데이터의 숨겨진 구조나 특성을 스스로 파악해야 합니다.

비지도학습이 필요한 이유

현실 세계의 대부분의 데이터는 레이블이 존재하지 않습니다. 모든 데이터를 사람이 직접 분류하고 라벨링하는 것은 비용과 시간이 많이 들기 때문에, 비정형 데이터에서 의미 있는 정보를 자동으로 추출하는 기술이 중요해졌습니다.

대표적인 비지도학습 방법

1. 군집화(Clustering)

비슷한 특성을 가진 데이터들을 묶는 방식입니다. 대표적인 알고리즘에는 다음과 같은 것들이 있습니다:

• K-Means: 데이터를 K개의 그룹으로 나눔
• DBSCAN: 밀도 기반 클러스터링, 잡음 데이터 처리에 유리
• Hierarchical Clustering: 계층적으로 군집을 구성

활용 예시:

• 고객 세그먼테이션
• 뉴스 기사 자동 분류
• 유전자 데이터 분석

2. 차원 축소(Dimensionality Reduction)

고차원 데이터를 저차원으로 압축해 시각화나 계산 효율성을 높이는 방법입니다.

• PCA (주성분 분석): 분산이 큰 방향을 기준으로 축소
• t-SNE: 데이터의 군집 구조를 시각화하기에 유리
• AutoEncoder: 인공신경망 기반의 차원 축소

활용 예시:

• 데이터 시각화
• 이미지 압축
• 노이즈 제거

비지도학습의 한계

• 정답이 없기 때문에 결과 해석이 주관적일 수 있음
• 적절한 군집 수(K값 등)를 사전에 알아야 하는 경우가 많음
• 모델 평가 기준이 명확하지 않음

비지도학습의 가능성

최근에는 비지도학습 기반의 알고리즘이 딥러닝과 결합되어 강력한 성능을 보여주고 있습니다. 특히 자기지도학습(self-supervised learning)으로 발전하며 자연어 처리(NLP), 이미지 생성 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

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