Tag Archive for: 차원축소

[AI]차원 축소 (Dimensionality Reduction)

차원 축소(Dimensionality Reduction)는 고차원 데이터의 특성을 낮은 차원으로 변환하는 기술로, 데이터의 복잡성을 줄이고 중요한 정보를 보존하여 계산 효율성을 높이거나 모델의 성능을 개선하는 데에 사용됩니다. 고차원 데이터는 특성의 수가 많아지면서 데이터를 처리하고 분석하기 어려워집니다. 차원 축소는 이러한 문제를 해결하고 데이터를 시각화하거나 모델의 일반화 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 1. 주요 목적과 원리: 주요 목적: 주요 원리: […]

[AI]비지도학습 (Unsupervised Learning)

비지도학습(Unsupervised Learning)은 기계 학습의 한 분야로, 레이블(정답)이 없는 데이터에서 숨겨진 구조나 패턴을 찾는 알고리즘을 다룹니다. 이는 주로 데이터의 특성이나 구조를 발견하거나, 데이터를 그룹화하는 데 사용되며, 지도학습과 달리 사전에 정의된 정답이나 레이블이 필요하지 않습니다. 1. 군집화(Clustering): 군집화는 데이터를 유사한 특성이나 패턴을 가진 그룹으로 묶는 작업입니다. 유사한 데이터끼리 클러스터를 형성하고, 데이터 간의 상호 관계를 이해하는 데 사용됩니다. […]