비지도 학습은 인공지능과 머신러닝의 한 분야로, 알고리즘이 사전 정의된 정답(레이블) 없이 라벨이 없는 데이터로부터 학습하는 방법입니다. 지도 학습과 달리 학습을 안내하는 '정답'이 존재하지 않습니다. 주된 목적은 데이터 내의 구조, 패턴, 자연스러운 군집을 발견하는 것입니다. 대표적인 예로는 클러스터링, 차원 축소, 이상치 탐지 등이 있으며, 비지도 학습은 대규모 데이터를 사람의 개입 없이 탐색할 수 있지만 결과 해석에는 전문가의 식견이 필요합니다.
활용 사례 및 예시
비지도 학습은 마케팅에서 고객을 유사한 그룹으로 분류하거나, 금융 분야에서 이상 거래 및 이상값을 탐지하며, 문서를 주제별로 자동 분류하거나 과학 및 의료 데이터의 탐색적 분석에 사용됩니다. 추천 시스템, 이미지 압축, 소셜 네트워크에서 새로운 행동 유형 발견 등도 대표적인 예시입니다.
주요 소프트웨어 도구, 라이브러리, 프레임워크
주요 도구로는 scikit-learn(Python), TensorFlow, PyTorch 등이 있으며, 고급 구현에 널리 사용됩니다. 클러스터링에는 K-means, DBSCAN, 스펙트럴 클러스터링이, 차원 축소에는 PCA(주성분 분석), t-SNE, UMAP 등이 활용됩니다. RapidMiner, KNIME과 같은 플랫폼은 비지도 학습 워크플로우의 시각화 환경을 제공합니다.
최근 동향 및 발전
최근에는 오토인코더나 신경망 기반 클러스터링 모델 등 비지도 학습이 딥러닝 아키텍처와 결합되는 사례가 증가하고 있습니다. 라벨 없는 데이터에서 인공 과제를 생성하는 자기지도학습(self-supervised) 방식은 지도/비지도 간의 경계를 모호하게 만듭니다. 비지도 학습은 생성 모델의 데이터 준비나 대규모 데이터 분석에서 점점 더 중요한 역할을 하며, 더욱 자율적이고 견고한 AI 응용의 기반이 되고 있습니다.