비지도학습

비지도학습이란?

비지도 학습 (Unsupervised Learning)은 알고리즘에 대상에 대한 사전 정보를 제공하지 않고도 알고리즘이 유형 및 무형 대상을 모두 분류할 수 있도록 하는 데 사용되는 방법이다.

알고리즘이 분류해야 하는 대상은 고객의 구매 습관, 박테리아의 행동 패턴, 해커의 공격 등 다양하다. 비지도 학습의 기본 개념은 알고리즘이 대량의 다양한 데이터에 노출되어 데이터를 통해 학습하고 추론할 수 있도록 하는 것이다. 하지만 먼저 알고리즘이 데이터를 통해 학습하도록 프로그래밍해야 한다.

테코피디아가 설명하는 비지도 학습

컴퓨터 시스템은 대량의 정형비정형 데이터를 이해하고 인사이트를 제공해야 한다. 실제로 컴퓨터 시스템이 일정 기간 동안 수신할 수 있는 모든 유형의 데이터에 대한 사전 정보를 제공하는 것은 불가능할 수 있다. 이러한 점을 염두에 두면 컴퓨터 시스템에 새로운 유형의 데이터에 대한 지속적인 정보가 필요한 경우 지도 학습이 적합하지 않을 수 있다.

예를 들어 금융 시스템이나 은행 서버에 대한 해킹공격은 그 성격과 패턴이 자주 바뀌는 경향이 있으며, 이러한 경우 시스템이 공격 데이터를 빠르게 학습하여 향후 공격 유형을 추론하고 선제 조치를 제안할 수 있도록 해야 하므로 비지도 학습이 더 적합할 수 있다.

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Margaret Rouse

본 작가는 수상 경력에 빛나는 기술 작가이자 강사로, 복잡한 기술 주제를 비전문가인 비즈니스 청중에게 설명하는 능력으로 유명합니다. 지난 20년 동안 그녀의 설명은 TechTarget 웹사이트에 게재되었으며, 뉴욕 타임즈, 타임 매거진, USA 투데이, ZDNet, PC 매거진, 디스커버리 매거진의 기사에서 권위자로 인용되었습니다. 마가렛은 IT 및 비즈니스 전문가가 서로의 고도로 전문화된 언어를 사용하는 법을 배우도록 돕는 것을 즐겨합니다. 새로운 정의에 대한 제안이 있거나 기술 설명을 개선할 방법이 있으면 다음과 같이 알려주세요. 이메일, LinkedIn, Twitter.