※ 클러스터링과 차원 축소: 머신러닝으로 데이터를 효과적으로 다루는 방법 클러스터링과 차원 축소는 머신러닝에서 데이터를 효과적으로 다루고 이해하는 핵심적인 기법들 중 하나로, 이들은 데이터의 복잡성을 줄이고 패턴을 발견하기 위해 사용됩니다. 이 두 기법은 각각 데이터의 그룹을 찾거나 데이터의 차원을 축소하여 유용한 정보를 추출하는 데 중요한 역할을 합니다. 1. 클러스터링(Clustering): 데이터의 그룹화 클러스터링은 데이터를 서로 비슷한 특성을 갖는 그룹으로 나누는 기술입니다. 비슷한 특성을 갖는 데이터끼리 묶어 그룹을 형성하면 데이터를 이해하고 분석하기가 훨씬 쉬워집니다. K-평균 클러스터링, 계층적 클러스터링, DBSCAN 등 다양한 클러스터링 알고리즘이 있습니다. 예를 들어, 고객 구매 기록..

※ 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..