AI/Machine Learning

[ML] 비지도 학습 ML 모델 종류

운호(Noah) 2021. 11. 20. 19:10

비지도 학습

  • 비지도 학습이란, 입력 데이터에 대한 출력 값(정답) 없이,
  • 오직 입력 데이터만으로 학습을 진행한 뒤,
  • 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하는 머신러닝 기법입니다.
  • 정답이 주어지지 않으므로, 학습이 끝난 뒤에도 정확도를 알 수 없습니다.

주요 기술

  • 군집화(Clustering)

    • 유사한 데이터들을 그룹화하는 작업

  • 비정상 탐지(Anomaly detection)

    • 예상치 못한 이벤트 또는 결과를 식별하는 작업

  • 차원 축소(Dimension reduction)

    • 고려해야하는 Feature 의 개수를 줄이는 작업
    • 상관관계가 있는 여러 Feature 를 하나로 합치는 작업

군집화 주요 모델

  • K-Means Clustering
  • DBSCAN
  • Mean-Shift Clustering
  • EM Clustering using Gaussian Mixture
  • 계층 군집 분석 (HCA, Hierarchical Cluster Analysis)
  • 기댓값 최대화 (Expectation Maximization)

비정상 탐지 주요 모델

  • Isolation Forest
  • One Class SVM

차원 축소 주요 모델

  • 주성분 분석 (PCA, Principal Component Analysis)
  • 커널 PCA (Kernel PCA)
  • 지역적 선형 임베딩 (LLE, Locally-Linear Embedding)
  • t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)

참고