딥러닝에서는 주로 지도 학습과 비지도 학습 두 가지 유형의 학습 방법이 사용됩니다. 이 중에서 비지도 학습은 입력 데이터의 레이블이나 목표값이 없는 상태에서 데이터의 특징이나 패턴을 학습하는 방법입니다. 비지도 학습을 사용하는 이유는 실제 세계에서 데이터의 레이블이나 목표값을 얻기 어려운 경우에도 유효한 학습을 수행할 수 있기 때문입니다.

비지도 학습의 주요 방법

1. 클러스터링 (Clustering)

클러스터링은 비슷한 속성을 갖는 데이터들을 그룹화하는 기법입니다. 이 때 각 데이터 포인트는 클러스터라는 그룹에 속하게 되며, 이 과정은 비지도 학습을 기반으로 이루어집니다. 대표적으로 K-평균 알고리즘이나 DBSCAN 같은 기법이 사용됩니다.

2. 차원 축소 (Dimensionality Reduction)

차원 축소는 고차원의 데이터를 저차원으로 변환하는 과정을 말합니다. 이를 통해 데이터의 복잡도를 줄이고 특징을 추출할 수 있습니다. 대표적인 차원 축소 알고리즘으로는 주성분 분석 (PCA)와 t-SNE 등이 있습니다.

3. 생성 모델 (Generative Models)

생성 모델은 데이터의 분포를 학습하여, 주어진 데이터와 비슷한 새로운 데이터를 생성하는 모델입니다. GAN (Generative Adversarial Network)과 VAE (Variational Autoencoder)가 이러한 방법의 대표적인 예시입니다.

비지도 학습은 이러한 다양한 방법을 통해 데이터의 특징을 발견하고 모델을 구축하는 데 활용됩니다.

딥러닝에서의 비지도 학습

딥러닝에서는 비지도 학습을 통해 데이터 표현을 학습하거나 생성하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 오토인코더는 비지도 학습을 사용하여 입력 데이터의 효과적인 표현을 학습하고, 이를 통해 입력 데이터를 복원하는 데 사용됩니다. 또한 GAN은 두 개의 신경망이 서로 대립하면서 데이터의 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 데 사용됩니다.

딥러닝의 비지도 학습은 데이터의 특징을 추출하고 데이터 분포를 모델링하는 데 다양하게 활용되며, 이를 통해 지도 학습에 활용될 수 있습니다.

이러한 비지도 학습의 방법은 딥러닝 및 기타 머신러닝 분야에서 중요한 역할을 하며, 실제 응용 분야에서도 폭넓게 활용되고 있습니다.

각 항목에 대한 코드 및 시각적인 예제를 참고 할 수 있는 자세한 내용은 아래 참고 자료를 통해 확인하십시오.

참고 자료

• 클러스터링: K-means Clustering
• 차원 축소: PCA (Principal Component Analysis)
• 생성 모델: Generative Adversarial Network (GAN), Variational Autoencoder (VAE)