차례:
정의-비지도 학습이란 무엇입니까?
비지도 학습은 기계가 물체에 대한 사전 정보를 기계에 제공하지 않고 유형 물체와 무형 물체를 분류 할 수 있도록하는 방법입니다. 고객 구매 습관, 박테리아의 행동 패턴 및 해커 공격과 같이 기계가 분류해야하는 것은 다양합니다. 비지도 학습의 기본 아이디어는 머신을 다양한 양의 다양한 데이터에 노출시키고 데이터를 학습하고 추론 할 수 있도록하는 것입니다. 그러나 머신은 먼저 데이터를 학습하도록 프로그래밍해야합니다.
Techopedia는 비지도 학습에 대해 설명합니다
컴퓨터 시스템은 대량의 정형 및 비정형 데이터를 모두 이해하고 통찰력을 제공해야합니다. 실제로, 컴퓨터 시스템이 일정 기간 동안 수신 할 수있는 모든 유형의 데이터에 대한 사전 정보를 제공하는 것은 불가능할 수 있습니다. 이를 염두에두고 컴퓨터 시스템에 새로운 유형의 데이터에 대한 지속적인 정보가 필요한 경우지도 학습이 적합하지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 금융 시스템 또는 은행 서버에 대한 해킹 공격은 특성과 패턴을 자주 변경하는 경향이 있으며, 이러한 경우에는 공격 데이터에서 빠르게 학습하고 향후 공격의 종류를 유추 할 수 있도록 시스템을 활성화해야하므로 감독되지 않은 학습이 더 적합 할 수 있습니다. 선제 조치를 제안합니다.
