비지도 학습(Unsupervised Learning) : 레이블이 없는 데이터를 학습하는 머신러닝의 한 종류.- 입력 데이터에 대한 정답(레이블)이 없이 모델이 데이터의 숨겨진 패턴이나 구조를 학습한다.- 비지도 학습의 목적 : 데이터의 구조를 파악하거나, 유사한 특성을 가진 데이터들을 그룹화하거나, 차원 축소를 통해 데이터의 본질적인 특성을 드러내는 것.장점레이블이 없는 데이터 사용 : 정답(레이블)이 없는 데이터를 사용하여 학습할 수 있으므로, 데이터 레이블을 붙이는 작업이 불필요새로운 패턴 발견 : 기존에 알려지지 않은 패턴이나 구조를 발견하는 데 유용데이터의 이해 : 데이터를 자동적으로 그룹화하거나 축소하여 데이터의 본질을 이해하도록 도와줌비즈니스 적용 가능성 : 고객 세분화(클러스터링), 이상 ..
