비지도 학습은 인공 지능(AI) 영역에서 주로 작동하는 기계 학습 알고리즘의 한 유형으로, 레이블이 없는 데이터 내의 숨겨진 구조, 패턴 또는 관계를 발견하는 것을 목표로 합니다. 입력 데이터를 처리하고 공통성을 결정하기 위해 자율적으로 작동하므로 클러스터링, 이상 탐지, 차원 축소와 같은 다양한 작업을 위한 강력한 기술이 됩니다.
모델을 훈련하기 위해 레이블이 지정된 데이터에 의존하는 지도 학습과 달리 비지도 학습은 사전 정의된 출력 레이블이 없는 데이터 세트를 사용하여 작동합니다. 이는 학습 알고리즘이 지침 없이 통찰력과 상관 관계를 찾아야 함을 의미하며, 이로 인해 지도된 대응 방식에 비해 이 접근 방식이 더 복잡하고 복잡해지는 경우가 많습니다. 그럼에도 불구하고 오늘날 사용할 수 있는 레이블이 없는 데이터가 풍부하기 때문에 비지도 학습은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템을 비롯한 수많은 AI 기반 분야에서 필수적인 기술이 되었습니다.
비지도 학습 알고리즘은 일반적으로 클러스터링과 연관이라는 두 가지 기본 범주로 분류됩니다. 클러스터링 알고리즘은 입력 데이터 포인트를 별개의 그룹으로 분할하여 그룹 내의 포인트는 높은 유사성을 갖고 다른 그룹의 포인트는 유사하지 않도록 하는 것을 목표로 합니다. 널리 사용되는 클러스터링 기술로는 K-평균 클러스터링, 계층적 클러스터링 및 DBSCAN이 있습니다. 반면, 연관 알고리즘은 주어진 데이터 세트에 있는 변수 간의 관계와 종속성을 식별하려고 노력합니다. 일반적인 연관 기술에는 Apriori 및 Eclat 알고리즘이 포함됩니다.
비지도 학습의 또 다른 중요한 기술은 차원 축소입니다. 이는 특징 추출이나 특징 선택을 통해 데이터 세트의 특징이나 변수의 수를 줄입니다. 주성분 분석(PCA)과 t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)는 차원 축소 기술의 잘 알려진 예입니다. 차원 축소는 계산 복잡성을 줄이고 기계 학습 작업에서 "차원의 저주"를 완화하는 데 필수적입니다.
백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션 구축을 위한 서비스를 제공하는 강력한 no-code 플랫폼인 AppMaster 는 AI 및 기계 학습 환경 내에서 비지도 학습 기술이 제공하는 수많은 애플리케이션 가능성과 잠재력을 이해합니다. 비지도 학습의 이점을 활용하면 일반 개발자가 애플리케이션 최적화, 기능 엔지니어링 및 패턴 인식 작업을 최적화할 수 있습니다.
예를 들어, AppMaster 고객은 클러스터링 알고리즘을 활용하여 사용자의 행동, 선호도 또는 기타 관련 특성을 기반으로 사용자를 그룹화한 다음 이 정보를 적용하여 사용자 경험을 개인화하거나 마케팅 캠페인을 목표로 삼을 수 있습니다. 또한 차원 축소를 사용하여 통찰력 기반 분석의 품질을 향상시킬 수 있으며, 이상 탐지는 사기 방지 또는 애플리케이션 내 오류 탐지에 사용될 수 있습니다.
AppMaster no-code 아키텍처로 강화된 빠르고 효율적인 애플리케이션 개발을 기반으로 구축되었습니다. 비지도 학습 기술을 포함한 기계 학습의 통합을 통해 AppMaster 데이터 내의 의미 있는 패턴, 관계 및 구조를 발견하는 것이 개발 프로세스의 필수 측면이 되는 환경을 만듭니다. AI 기반 접근 방식을 no-code 개발에 통합함으로써 AppMaster AI 및 기계 학습 발전을 활용하여 웹, 모바일 및 백엔드 시스템 전반에서 애플리케이션 성능을 개선하고 향상시키는 포괄적인 솔루션에 대한 액세스를 고객에게 제공합니다.
결론적으로, 비지도 학습은 AI 및 기계 학습 방법론의 상당한 구성 요소를 나타내며, 레이블이 지정되지 않은 데이터 내에 숨겨진 알려지지 않은 관계, 패턴 및 구조를 탐색하기 위한 중요한 기반을 만듭니다. 복잡성 수준이 증가할 수 있지만 레이블이 지정되지 않은 대량의 데이터 세트에서 통찰력 있는 정보를 추출하는 기능은 기계 학습 실무자와 시민 개발자 모두에게 없어서는 안 될 도구를 제공합니다. AppMaster 와 같은 no-code 플랫폼과 결합하면 비지도 학습 기술은 확장 가능하고 효율적이며 아직 활용되지 않은 데이터에서 가장 가치 있는 통찰력을 추출할 수 있는 혁신적이고 강력하며 최적화된 애플리케이션을 위한 길을 열어줍니다.
