[머신러닝] 비지도 학습 (Unsupervised learning)

■ 비지도학습 : 지도학습과 달리 입력값에 대한 목표치가 주어지지 않는다. 비지도 학습의 목적은 데이터를 정리 정돈해서 그 표에 담긴 데이터의 성격을 파악하는 것이 목적이다. 독립변수와 종속변수의 구분이 중요하지 않고 데이터만 있으면 된다.

이해하기 어려울수 있는데 생활코딩님은 이렇게 말씀하셨다.

조금 엉뚱한 이야기입니다만,
‘나는 누구인가?’를 파악하는 좋은 방법이 있습니다.

바로 내가 하는 말들의 빈도수를 정리 정돈해서
조사해보는 것입니다.

긍정적인 단어를 많이 사용했다면
나는 긍정적인 사람일 가능성이 높습니다.

집안의 살림들을 정리 정돈 해보는 것도
나를 이해하는 좋은 방법입니다.

정리를 해보니까
컴퓨터 관련된 장비가 많이 나왔다면
컴퓨터를 많이 사용하는 사람이라는 것을
짐작할 수 있습니다.

또는 물건을 잘 못 버리는 사람이라는 것도
짐작할 수 있습니다.

이렇듯 정리정돈을 해보면 성질을 파악할 수 있습니다.

 

 

정답은 따로 없고 비슷한 데이터들끼리 묶는 느낌인것 같다.

 

예를들어서 강아지, 고양이, 닭, 기린, 호랑이를 비지도학습 시킨다고 가정한다면각 사진들이 어떤 동물인지 정답을 알려주지 않아서 기계는 이 동물이 어떤 동물인지기계가 정의할수는 없다. 그렇지만 비슷한 단위로 군집화 해주는것 아닐까?다리가 4개인 강아지, 고양이, 호랑이, 기린 한 분류,다리가 4개인데 목이 긴 기린은 따로 한 분류,몸집이 작은 강아지, 고양이는 따로 한 분류로 나눌 수 있겠다.

 

변수의 집합체를 바라보며 어떻게 나눌까 하는 고민인것 같다!

변수를 어떻게 나눌지 고민하는 기계