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no idea 또는 약간 어떻다 이런 식의 결과를 도출해 내는 문제에 접근할 때 사용한다 데이타를 가지고 structure를 파생할 수 있는데 그 데이타라는 것이 어떤 변수들로 인해서 만들어내는지에 대한 효력에 대해 필연에 의해 알지 못하는 데이타들일 것이다.
데이타에 있는 변수들 사이에 관계들을 기반으로 해서 데이타를 clustering 하는 구조로 만들어 낼 수 있다.
unsupervised learning으로는 예측결과들을 바탕으로 한 feedback을 할 수 없다.
예제 :
Clustering : 1,000,000 개의 다른 유전자들의 콜렉션을 가지고 있고, 유전자들을 자동으로 그룹화할 수 있는 방법을 찾는 데 이는 다소 다른 값들 - 생명주기, 역할, 지역 등- 에 의해 관련되거나 유사할 수 있다.
Non-clustering : "Cocktail Party Algorithm" 은 chaotic 환경에서 어떠한 structure을 찾도록 한다 (예, 칵테일 파티에서 혼잡하게 섞여있는 개인의 목소리들과 음악을 구분해 내라)
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