Unsupervised   Learning

 

신경망 (Neural Network) 에서 학습기가 분류 (classification) 하려는 대상이 자갈과 모래라는 것을 미리 알고서 훈련예 (training example) 로서 학습시켜 어떤 대상이 자갈에 속하는지 모래에 속하는지를 분류하는 것이 지도학습 (supervised learning)이다. 반면에 분류하려는 대상에 대한 어떤 정보도 주어지지 않고 학습기로 하여금 그것이 자갈인지 또는 모래인지 또는 그 밖의 어떤 것인지를 분류하는 것이 자율학습 (unsupervised learning) 이다 (패턴인식 (Pattern Recognition)에서의 분류는 학습 (Learning) 과 같은 의미이다) ....................... (홍대식 1998)

자율학습 (unsupervised learning) 은 어떤 모델이 관찰한 것을 맞추는 기계 학습 (Machine Learning) 의 한 방법이다. 사전 정보가 없다는 사실에서 supervised learning 과 구분된다. 자율학습에서는 입력 대상들의 집합을 모아둔후, 그것을 임의 변수 (random variable) 의 집합으로 취급한다. 적용되는 확률밀도 (density) 는 그 데이터 집합에 대해 만들어진다.

자율학습은 다른 것에 주어진 임의 변수에 대한 조건부 확률 (다시말하면 supervised learning) 을 계산하기 위해 베이즈 추론 (Bayesian Inference) 과 함께 사용될 수 있다. 자율학습은 데이터 압축을 위해 또한 사용가능하다. 근본적으로 모든 데이터 압축 알고리즘은 입력집합에 대해 명시적으로나 암묵적으로 확률분포에 의존한다. 자율학습의 또다른 형태는 군집화 (Clustering) 인데, 그것은 때때로 비확률적이다. ...... (Wikipedia : unsupervised learning)

example :

자기조직화 지도 (Self-Organizing Map)   

기대치최대화 알고리즘 (Expectation Maximization Algorithm)   

군집화 (Clustering)

term :

자율학습 (Unsupervised Learning)   지도학습 (Supervised Learning)   신경망 (Neural Network)   패턴인식 (Pattern Recognition)   기계 학습 (Machine Learning)

paper :

Geoffrey Hinton, Terrence J. Sejnowski (editors) (1999) Unsupervised Learning and Map Formation: Foundations of Neural Computation, MIT Press, ISBN 026258168X (신경망에서의 unsupervised learning 에 초점을 맞춘 책)

video :

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