Unsupervised Learning
비지도 학습
정답 레이블 없이 데이터 내 패턴을 스스로 찾아내는 머신러닝 방식입니다.
정의
비지도 학습은 입력 데이터에 정답(레이블)을 제공하지 않고 모델이 데이터 구조·군집·분포를 자율적으로 파악하도록 하는 머신러닝 기법입니다. 클러스터링, 차원 축소, 생성 모델 등이 대표적 응용 분야이며, 대규모 언어 모델(LLM) 사전 학습의 핵심 방법론으로 쓰입니다. AI 인프라·소프트웨어 기업의 기술 경쟁력을 평가할 때 자주 등장하는 개념입니다.
의미와 배경
생성형 AI 투자 열풍 속에서 기업들의 모델 학습 방식과 데이터 전략을 이해하는 데 필수적인 개념입니다. 실적 발표나 기술 백서에서 AI 역량을 가늠하는 지표로 언급됩니다.
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