정답 없이 스스로 패턴을 찾는 비지도 학습
비지도 학습은 입력 데이터만 주어지고, 정답(Label)은 제공되지 않는 방식으로 진행됩니다.
AI는 주어진 데이터를 분석하여 비슷한 것끼리 묶거나, 중요한 특징을 찾아 요약합니다.
예를 들어, AI에게 여러 동물 사진을 제공했을 때, 지도 학습이라면 개와 고양이라는 정답(Label)을 주고 학습시킵니다.
반면, 비지도 학습에서는 정답을 주지 않고 AI가 스스로 비슷한 이미지끼리 그룹을 만들도록 학습합니다.
입력 (이미지) | 정답 없음 |
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🐶 개 사진 1 | ? |
🐱 고양이 사진 1 | ? |
🐶 개 사진 2 | ? |
🐱 고양이 사진 2 | ? |
이처럼 AI는 스스로 패턴을 분석하여 개와 고양이 사진을 그룹화할 수 있지만, 각 그룹이 무엇을 의미하는지는 AI가 직접 정의하지 않습니다.
비지도 학습의 대표적인 유형
비지도 학습은 크게 두 가지 유형으로 나뉩니다.