비지도 학습(Unsupervised Learning)

비지도 학습을 사용하면 우리의 결과가 어떻게 보일지 거의 또는 전혀 모르는 상태에서도 문제에 접근할 수 있습니다. 우리는 변수의 효과를 반드시 알 필요가 없이 데이터로부터 구조를 도출할 수 있습니다.

비지도 학습에서는 예측결과에 대한 피드백이 없습니다.

예시:

클러스터링(Clustering) : 100 가지의 유전자를 모아, 이 유전자를 수명, 위치, 역할 등과 같은 다양한 변수에 의해 어떻게 유사하거나 관련되어 있는지 그룹으로 자동 분류하는 방법을 찾으세요.

Non-clustering : "칵테일 파티 알고리즘"은 혼란스러운 환경에서 구조를 찾을 수 있도록 합니다. (즉, 칵테일 파티와 같이 소리가 섞여있는 곳에서 개별 목소리와 음악을 식별해 낼 수 있습니다. )

출처 : Coursera - Machine Learning, Unsupervised Learning