인공지능(AI)과 머신러닝(Machine Learning) 기술은 빠르게 발전하면서,
데이터 분석 및 예측 기술의 핵심을 담당하고 있습니다.
머신러닝의 다양한 방법 중 하나인 비지도학습(Unsupervised Learning)은
정답(레이블) 없이 데이터를 분석하고 패턴을 찾는 기법으로, 지도학습과
달리 정답이 주어지지 않은 데이터를 처리하는 데 강력한 도구로
활용됩니다.
이번 글에서는 비지도학습의 정의와 그 실례들을 통해 이 기법이 어떻게
작동하고 실생활에서 어떻게 사용되는지 알아보겠습니다.
목 차
1. 비지도학습이 정의
2. 비지도학습의 실례
1. 비지도학습의 정의
비지도학습은 머신러닝에서 레이블(정답)이 없는 데이터를 기반으로
학습하는 방법을 의미합니다. 즉, 입력 데이터에는 정답이 제공되지
않으며, 알고리즘은 데이터 내에서 패턴이나 그룹을 찾아냅니다.
비지도학습의 주요 목적은 데이터의 숨겨진 구조를 발견하는 것입니다.
비지도학습에서 모델은 정답이 없는 상태에서 데이터의 특성을 스스로
분석하고, 데이터 사이의 관계를 찾는 데 집중합니다. 비지도학습은
크게 두 가지 문제로 나뉩니다:
⦁군집화(Clustering): 데이터를 그룹으로 나누는 방법입니다. 비슷한
특성을 가진 데이터를 하나의 군집으로 묶어주는 방식입니다.
예를 들어, 소비자의 행동을 분석하여 여러 그룹으로 나누거나,
유사한 특성을 가진 데이터를 분류하는 데 사용됩니다.
⦁ 차원 축소(Dimensionality Reduction): 데이터의 차원을 줄이는
방법입니다. 방대한 데이터를 요약하여 중요한 정보만 남기는
방식으로, 데이터 시각화나 처리 속도를 높이는 데 활용됩니다.
2. 비지도학습의 실례
비지도학습은 다양한 산업 분야에서 활용되며, 주로 데이터의 숨겨진
패턴을 찾거나, 대량의 데이터를 분석하여 유용한 정보를 추출하는
데 사용됩니다. 여기서 한 가지 대표적인 사례를 소개하겠습니다.
2-1. 이상 감지
이상 감지(Anomaly Detection)는 비지도학습을 활용하여 비정상적인
데이터를 자동으로 탐지하는 데 사용됩니다. 이 기술은 주로 보안 및
금융 분야에서 활용되며, 정상적인 데이터와 다른 패턴을 보이는
데이터를 찾아내는 데 효과적입니다.
⦁ 사례: 금융 분야에서는 비지도학습을 사용하여 금융
사기(Fraud Detection)**를 탐지합니다. 예를 들어, 정상적인
거래 데이터와 비교했을 때, 이상한 패턴을 보이는 거래를
비지도학습 모델이 자동으로 감지할 수 있습니다. 이러한
비정상 거래는 사기일 가능성이 높으며, 이를 바탕으로 즉각적인
조치를 취할 수 있습니다. 특히, 사전 정의된 사기 패턴이
없더라도, 비지도학습 모델은 데이터 내에서 이상 징후를 스스로
탐지할 수 있습니다.
