1. 비지도 학습비지도 학습(Unsupervised Learning)은 정답(label)이 주어지지 않은 데이터를 기반으로 데이터의 구조, 패턴, 분포 등을 스스로 학습하는 방법입니다. 즉, 입력 데이터만 가지고 유사한 데이터끼리 그룹화하거나(클러스터링), 데이터를 더 작은 차원으로 축소(차원 축소)하거나, 중요한 특징을 추출하는 것이 목표입니다. 대표적인 알고리즘으로는 K-means, PCA, Autoencoder, GAN 등이 있으며, 비지도 학습은 레이블링 비용이 많이 드는 현실적인 문제를 해결하고, 데이터에 대한 통찰을 얻는 데 유용하게 활용됩니다. 대표적인 비지도 학습 알고리즘 2. 클러스터링클러스터링(Clustering)은 비지도 학습의 대표적인 기법으로, 정답(label) 없이 주어진 데이터..