데이터 마이닝에서의 지도 학습과 비지도 학습

 

데이터 마이닝은 대량의 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하고 패턴을 발견하는 데 사용되는 기술입니다. 데이터 마이닝은 크게 지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervised Learning) 두 가지 주요 접근 방법으로 나눌 수 있습니다.

1. 지도학습 (Supervised Learning):
지도학습은 데이터셋에 레이블(정답)이 포함되어 있고 모델을 훈련시킬 때 이 레이블을 사용하는 학습 방법입니다. 지도학습은 주로 분류(Classification)와 회귀(Regression) 작업에 사용됩니다.

분류 (Classification): 분류 작업은 데이터를 미리 정의된 클래스 중 하나로 할당하는 작업입니다. 예를 들어, 이메일 스팸 필터링, 손글씨 숫자 인식, 암 진단 등이 분류 작업의 예시입니다.

회귀 (Regression): 회귀 작업은 입력 변수와 출력 변수 간의 관계를 모델링하는 작업입니다. 예를 들어, 주택 가격 예측, 매출 예측, 센서 데이터 분석 등이 회귀 작업의 예시입니다.

2. 비지도학습 (Unsupervised Learning):
비지도학습은 데이터셋에 레이블이 없는 상태에서 모델을 학습하는 방법입니다. 이러한 학습은 데이터의 숨겨진 구조나 패턴을 발견하는 데 사용됩니다.

군집화 (Clustering): 군집화 작업은 비슷한 특성을 가진 데이터를 그룹화하는 작업입니다. 예를 들어, 고객 세그먼테이션, 이미지 분할, 유전자 클러스터링 등이 군집화 작업의 예시입니다.

차원 축소 (Dimensionality Reduction): 차원 축소 작업은 데이터의 특성을 줄이면서 중요한 정보를 보존하는 작업입니다. 주로 고차원 데이터의 시각화나 노이즈 제거에 사용됩니다.

연관 규칙 학습 (Association Rule Learning): 연관 규칙 학습은 데이터의 항목 간의 관계를 발견하는 작업입니다. 예를 들어, 고객의 구매 이력에서 상품 간의 연관성을 찾는 것이 연관 규칙 학습의 예시입니다.

데이터 마이닝에서는 이러한 지도학습과 비지도학습 기법을 조합하여 데이터의 가치 있는 정보를 추출하고 비즈니스 의사 결정에 활용합니다. 선택한 작업과 데이터에 따라 적절한 학습 방법을 선택하는 것이 중요합니다.