차례:
정의-라벨이없는 데이터 란 무엇입니까?
레이블이없는 데이터는 특성, 속성 또는 분류를 식별하는 레이블로 태그가 지정되지 않은 데이터 조각을 나타냅니다. 레이블이없는 데이터는 일반적으로 다양한 형태의 기계 학습에 사용됩니다.
Techopedia는 레이블이없는 데이터를 설명합니다
비지도 기계 학습이라고하는 기계 학습 유형에서, 기계 학습 프로그램은 레이블이없는 데이터 세트를 평가하여 작동합니다. 데이터에는 레이블이 없으므로 머신 러닝 프로그램은 속성과 특성에서 각 데이터를 식별해야합니다.
이것을 설명하는 가장 좋은 방법 중 하나는 과일 그릇 은유를 사용하는 것입니다. 기계 학습 프로그램이 바나나, 포도 및 사과의 세 가지 과일을 식별하는 것을 배우고 있다고 가정합니다. 초기 교육 세트의 데이터에 레이블이 지정된 경우 머신 러닝 프로그램은 해당 관점에서 작동합니다. 즉, 연속적인 이미지를이 세 가지 범주 중 하나와 일치시킵니다.
그러나 데이터 조각에 바나나, 포도, 사과 등 3 가지 과일 이름이 표시되어 있지 않은 경우 머신 러닝 프로그램은 각 이미지를 평가하고 색상 (노란색, 빨간색 또는 자주색)과 같은 특성을 조사하여 작동해야합니다. 길고 얇은 원형 또는 군집 – 기타 특성.
이 예제를 통해 레이블이 지정된 데이터가 어떻게 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 의사 결정 결과를 쉽게 얻을 수 있는지 쉽게 알 수 있습니다. 그러나 레이블이없는 데이터를 다루는 정교한 감독되지 않은 머신 러닝 프로그램은 놀랍도록 정확하고 정확한 결과를 생성 할 수 있습니다.
