※ 비지도 학습의 신비: 데이터에서 패턴을 찾는 머신러닝의 비밀 머신러닝은 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 크게 나뉩니다. 지도 학습은 라벨이 달린 훈련 데이터를 기반으로 모델을 학습시키는 반면, 비지도 학습은 라벨이 없는 데이터에서 숨겨진 구조와 패턴을 찾아내는 독특한 방법을 제공합니다. 이 글에서는 비지도 학습의 핵심 개념과 주요 알고리즘에 대해 탐구하며, 어떻게 이러한 기술이 현실 세계에서 다양한 응용 분야에서 사용되고 있는지 살펴보겠습니다. 1. 비지도 학습의 기본 개념 비지도 학습은 입력 데이터에 대한 명시적인 출력을 학습하지 않습니다. 대신, 알고리즘은 데이터의 내부 구조와 패턴을 스스로 학습하여 의미 있는 정보를 추출하려고 노력합니다. 주요한 비지도 학습 기법으로는 클러스터링, 차원..

※ 데이터의 마법사: 이미지 생성 AI의 학습과정 이미지 생성 인공지능(이하 AI)은 혁신적인 기술로서 우리의 시각적 경험을 혁신하고 있습니다. 그러나 그들이 이런 놀라운 작품을 만들어내는 뒤에는 놀라운 학습 과정이 숨겨져 있습니다. 이 기술이 어떻게 작동하는지 이해하기 위해서는 AI가 데이터를 이해하고 처리하는 방식에 대해 자세히 알아야 합니다. "데이터의 마법사"라는 용어는 이러한 과정을 설명하기 위한 것입니다. 이미지 생성 AI의 학습과정은 주로 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GANs)이라는 구조를 기반으로 합니다. 이는 생성자(generator)와 판별자(discriminator)라는 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다. 생성자는 주어진 입..