비지도 학습 알고리즘에 대해 알아야 할 모든 것

비지도 학습 알고리즘

머신 러닝은 최근 몇 년 동안 많은 발전을 보았고 비지도 학습이 그 일부입니다. 기계 학습은 광범위한 주제이므로 세 가지 범주로 나뉩니다. 이 세 가지 중에서 우리는 이 기사에서 비지도 학습에 대해 논의할 것입니다. 비지도 학습은 기술 부문에서 비교적 새로운 주제 중 하나입니다.

도전 과제가 많지만 장점도 많습니다. 이 기사에서는 비지도 학습이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 문제가 무엇인지, 장점이 무엇인지, 그리고 여기에 포함된 알고리즘이 무엇인지 알아볼 것입니다. 가능한 한 포괄적으로 유지했습니다.

시작하겠습니다.

비지도 학습이란 무엇입니까?

학습 알고리즘에 레이블을 지정하지 않고 자체적으로 입력에서 구조를 찾도록 하는 것을 비지도 학습이라고 합니다. 비지도 학습은 세 가지 기계 학습 유형 중 하나입니다. 다른 두 가지는 semi-supervised learning과 supervised learning입니다. 비지도 학습은 그 자체로 목적이나 목표를 향한 수단이 될 수 있습니다.

비지도 학습을 이해하려면 시험관이 귀하의 답변과 비교할 답변 키가 없는 테스트로 상상해 보십시오. 얼마나 흥미로운 시험이겠습니까? 글쎄, 비지도 학습을 통해 입력으로 작업하고 찾고 있던 답을 찾을 수 있습니다. 이전에 눈치채지 못한 입력에서 패턴을 찾고 싶었을 수도 있습니다. 또는 데이터가 특정 공간에 어떻게 분포되어 있는지 알고 싶을 수도 있습니다.

비지도 학습의 문제

비지도 학습은 꽤 대중적일 수 있지만 그렇다고 해서 문제가 없는 것은 아닙니다. 이러한 알고리즘으로 인해 직면할 수 있는 여러 문제가 있습니다. 첫째, 감독되지 않은 학습을 사용할 때 작업을 완료했는지 여부를 파악할 수 없습니다.

지도 학습에서는 출력을 비교할 표준이 있기 때문입니다. 모델 튜닝을 기반으로 의사 결정을 가능하게 하는 메트릭을 정의합니다. 재현율, 정밀도 및 기타 유사한 측정은 모델이 얼마나 정확한지 확인하는 데 도움이 됩니다. 그리고 해당 모델의 매개변수를 조정하여 정확도를 높일 수 있습니다. 정확도가 높지 않은 경우 그에 따라 점수를 얻을 수 있으므로 모델을 개선해야 합니다.

비지도 학습에는 레이블이 없습니다. 따라서 모델의 정확도를 객관적으로 측정하는 것은 거의 불가능합니다. k-평균 클러스터링 알고리즘이 올바른 클러스터를 찾았는지 어떻게 확신할 수 있습니까? 출력의 정확도를 어떻게 결정할 수 있습니까? 지도 학습은 출력이 올바른지 여부를 결정하는 데 도움이 되는 정확도 점수를 제공합니다. 그러나 감독되지 않은 학습을 사용하면 그런 사치를 누릴 수 없습니다. 지도 학습 유형에 대해 자세히 알아보세요.

이제 비지도 학습이 문제 해결에 유용한지 여부는 많은 요인에 달려 있습니다. 비지도 학습은 응용 프로그램이 없었다면 그렇게 널리 퍼지지 않았을 것입니다. 다음 섹션에서 그 중요성에 대해 논의했습니다.

비지도 학습이 필요한 이유

도전과제를 읽은 후에 이 방법이 제시하는 방법이 유용한지 궁금할 수 있습니다. 비지도 학습에는 많은 이점이 있으며 이것이 널리 퍼져 있는 이유 중 일부는 다음과 같습니다.

• 그것은 기계가 편견이나 능력으로 인해 인간의 마음이 해결할 수 없는 문제를 해결할 수 있도록 합니다.
• 비지도 학습은 알려지지 않은 데이터를 탐색하는 데 적합합니다. 무엇을 찾아야 하는지 모르겠다면 이것이 당신에게 완벽한 방법입니다.
• 큰 데이터 세트에 주석을 추가하는 것은 비용이 많이 듭니다. 결과적으로 전문가들은 문제를 해결하기 위해 몇 가지 예에 의존합니다.
• 데이터에 몇 개의 클래스가 있는지 모르는 경우 비지도 학습 알고리즘을 사용해야 합니다. 이에 대한 좋은 예가 데이터 마이닝입니다.

비지도 학습의 좋은 예는 추천 시스템입니다. 추천 시스템은 개인의 과거 데이터를 수집하고 그에 따라 추천을 제안하는 방식으로 작동합니다. 이러한 추천 시스템은 이러한 제안을 하기 위해 비지도 학습을 사용합니다. 이러한 시스템의 예로는 Netflix 및 YouTube가 있습니다.

따라서 비지도 학습이 특정 유형의 문제를 해결하는 데 매우 효과적이라는 것을 알 수 있습니다. 이제 중요성을 인식했으므로 더 자세한 섹션으로 이동하여 해당 범주를 살펴보겠습니다.

비지도 학습의 범주

비지도 학습을 두 가지 범주로 분류할 수 있습니다.

파라메트릭

데이터의 매개변수 분포를 가정할 때 이러한 비지도 학습 알고리즘을 사용합니다. 이 경우 평균과 표준 편차가 일반적인 분포 계열의 모든 구성원을 모수화한다고 생각합니다. 또한 특정 매개변수 집합을 기반으로 하는 확률 분포를 따르는 모집단에서 데이터가 생성된다고 가정합니다.

즉, 평균과 표준 편차만 알면 미래 관측의 확률을 알 수 있습니다. 기대 최대화 알고리즘과 가우스 혼합 모델 구성을 사용하여 보유한 샘플의 클래스를 예측합니다. 작업할 답변 레이블이 있으므로 이러한 문제를 해결하는 것이 조금 더 까다롭고 어렵습니다. 결과를 비교할 시정 조치가 없습니다.

비모수

이 범주에서는 데이터를 클러스터로 그룹화합니다. 데이터의 각 클러스터는 동일한 클래스 및 유형에 대한 정보를 나타냅니다. 샘플이 작을 때 데이터를 모델링하고 분석하는 표준 방법입니다. 비모수 모델을 사용하면 데이터의 모집단 분포에 대해 가정할 필요가 없습니다. 이것이 비모수적 비지도 학습의 또 다른 인기 있는 이름이 분포 없는 비지도 학습인 이유입니다.

비지도 학습 알고리즘의 필수 개념

데이터 압축

높은 스토리지 비용과 컴퓨팅 성능의 한계로 인해 데이터 운영의 효율성을 향상시킬 방법을 지속적으로 찾고 있습니다. 이와 관련하여 훌륭한 솔루션은 차원 축소입니다. 차원 축소는 비지도 학습에 존재하는 프로세스이며 정보 이론과 유사한 다양한 개념을 기반으로 작동합니다.

차원 축소는 대부분의 데이터가 중복되고 보유한 데이터의 일부만 사용하여 데이터 세트의 거의 모든 정보를 나타낼 수 있다고 가정합니다.

전문가들이 이 목적으로 사용하는 가장 인기 있는 알고리즘 중 두 가지는 특이값 분해와 주성분 분석입니다. 전자는 제품의 데이터를 다른 3개로 분해하는 반면 후자는 데이터에 존재하는 대부분의 분산 또는 차이를 전달하는 선형 조합을 찾습니다. 다양한 작업을 수행하는 비지도 학습에는 다양한 알고리즘이 많이 있습니다.

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데이터의 차원을 줄임으로써 기계 학습 파이프라인을 향상시킬 수 있습니다. 데이터를 크기 순서대로 줄일 수 있다면 필요한 컴퓨팅 성능과 저장 공간을 상당히 줄일 수 있습니다. 이는 운영 비용 절감에도 도움이 됩니다. 이 경우의 훌륭한 비지도 학습의 예는 컴퓨터 비전입니다. SVD 및 PCA는 이미지의 데이터 압축에 매우 유용합니다. 그리고 전문가들은 머신러닝 파이프라인의 전처리 단계에서 그 중 하나를 사용합니다.

클러스터링

클러스터링에서는 그룹의 구성원이 어떤 방식으로든 유사한 방식으로 데이터 요소를 그룹으로 구성합니다. 비지도 학습에서 가장 중요한 문제일 것입니다. 클러스터링에서는 유사한 데이터 요소 그룹을 만들고 유사하지 않은 데이터 요소와 분리합니다.

클러스터링은 입력의 내부 그룹화를 결정하는 데 중점을 둡니다. 비지도 학습의 개념이므로 레이블이 지정되지 않은 데이터와 함께 작동합니다. 특징에서 발견한 유사성에 따라 데이터 포인트 그룹을 형성합니다. 그러나 클러스터가 올바른지 여부는 사용자에 따라 다릅니다.

클러스터링 알고리즘은 4가지 종류가 있으며 다음과 같습니다.

• 확률적 클러스터링 알고리즘
• 계층적 클러스터링 알고리즘
• 겹치는 클러스터링 알고리즘
• 독점적인 클러스터링 알고리즘

첫 번째 종류의 이름은 자명합니다. 두 번째 알고리즘은 가장 가까운 두 클러스터의 합집합에 초점을 맞추는 반면 겹치는 알고리즘은 퍼지 집합을 사용하여 점이 여러 클러스터에 속할 수 있도록 합니다. 한 클러스터의 데이터 포인트가 다른 그룹에 속할 수 없도록 마지막 한 그룹의 데이터.

생성 모델

생성 모델에서는 훈련 데이터를 가져와 새로운 샘플을 생성합니다. 이러한 모델에는 사용자가 제공한 것과 유사한 데이터를 생성하는 작업이 있습니다. 그리고 그들은 데이터의 본질을 효율적으로 학습함으로써 그렇게 합니다. 생성 모델은 사용자가 제공하는 데이터의 기능을 학습할 수 있으며 이는 장기적으로 상당한 이점입니다. 이미지 데이터 세트는 생성 모델의 좋은 예입니다. 이미지 데이터 세트의 도움으로 유사한 이미지를 많이 생성할 수 있습니다.

다음은 무엇입니까?

비지도 학습은 기계 학습의 광범위한 개념입니다. 이 범주에는 많은 알고리즘이 있으며 그 중 얼마나 다양한 알고리즘이 존재하는지 알아차렸을 것입니다. 이 주제에 대해 더 알고 싶다면 저희 블로그를 방문하세요. 비지도 학습 및 기계 학습에 대한 유용한 기사를 많이 찾을 수 있습니다.

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