[데이터분석] Machine Learning(머신러닝) 3

비지도 학습(Unsupervised Learning)

지도 학습과는 달리 타깃 값(Y)이 없는 입력 데이터 (X)만을 학습하는 방법

입력 데이터에 대재되어 있는 특성을 찾아내는 용도

 

비지도 학습(Unsupervised Learning)의 종류

1. 군집화(Clustering) : 유사한 포인트 들끼리 그룹을 만드는 방법

 

2. 잠재 변수 모델 ( Latent Variable Model)

표현된 데이터 속에 내재되어 있는 요인을 찾는 것

• 주성분(Principal Vomponent Aalysis)
• 특이값 분해( Singular Value Decomposition)
• 비음수 행렬 분해(Nommegative Matrix Factorization)
• 잠재 디리슐레 할당(Latent Dirichlet Allocation)

 

3. 밀도 추정(Density Estimation)

관측된 데이터를 이용하여 데이터 생성에 대한 확률 밀도 학습을 추정

• 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)
• 커널 밀도 추정(Kernel Density Estimation)

 

4. 이상치 탐지(Anomaly Detection)

다른 포인트들과 비교하여 많이 벗어나나 있는 포인트 찾아내기

 

5. 인공신경망 기반 비지도학습

Generative Adversarial Network(GAN)

<외부 기고> [새로운 인공지능 기술 GAN] ③ GAN의 활용 사례와 발전방향 : 네이버 포스트 (naver.com)

<외부기고> [새로운 인공지능 기술 GAN] ③ GAN의 활용 사례와 발전방향

 

 

강화 학습(Reinforcement Learning)

자신이 한 행동에 대한 보상을 바탕으로 목적을 달성하는 학습

아이가 걷는 과정을 배우는 것 자전거를 배우는 과정과 유사

강화 학습은 게임의 AI에 많이 반영한다 

Google DeepMind's Deep Q-learning playing Atari Breakout - YouTube