비지도 학습: 개념, 유형 및 응용

비지도 학습에서는 기계가 감독 없이 레이블이 지정되지 않은 데이터를 사용하여 자율적으로 학습합니다. 기계는 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 패턴을 발견하고 그에 따라 반응하려고 합니다.

아래 그림과 같이 이전 예를 기준으로 이번에는 기계가 숟가락인지 칼인지 미리 알려주지 않겠습니다. 기계는 주어진 데이터를 인식하고 패턴, 유사성 등과 같은 특성을 기반으로 그룹화합니다.

비지도 학습의 종류

1. 클러스터링

클러스터링은 객체를 서로 유사하지만 다른 클래스에 속한 객체와 다른 객체로 분류하는 방법입니다.

예를 들어, 한 통신 회사는 개인화된 통화 및 데이터 요금제를 제공하여 고객 이탈을 줄였습니다. 그들은 고객 행동을 연구하고 모델을 사용하여 유사한 특성을 가진 고객을 분류합니다. 그런 다음 고객 이탈을 최소화하고 수익을 극대화하기 위해 적절한 프로모션 및 이벤트와 같은 다양한 전략을 사용합니다. 이를 통해 고객 요구 사항을 더 잘 충족하고 고객 만족도를 향상시켜 고객 충성도와 유지율을 높일 수 있습니다. 개인화된 솔루션을 통해 통신회사는 효과적으로 기존 고객을 유지하고 신규 고객의 가입을 유도하여 장기적인 비즈니스 목표를 달성할 수 있습니다.

2. 연관

연관은 세트에 있는 항목이 동시에 나타날 확률을 알아내는 데 사용되는 규칙 기반 기계 학습입니다.

예를 들어 고객 A가 빵, 우유, 과일, 밀을 사러 슈퍼마켓에 간다고 가정해 보겠습니다. 또 다른 손님 B는 빵, 우유, 쌀, 버터를 사러 온다. 이제 고객 C가 와서 빵을 사면 우유도 먹고 싶어할 가능성이 높습니다. 따라서 고객 행동의 구매 패턴을 기반으로 관계를 구축하고 고객 C에게 우유 구매를 권장할 수 있습니다. 이를 통해 매출이 증가하고 고객 요구 사항이 충족됩니다.

비지도 학습의 실제 적용

1. 제품 분석

알고리즘 기반의 기계 학습 모델입니다. 즉, 특정 상품 세트를 구매하면 다른 상품 세트를 구매할 확률이 감소하거나 증가합니다. .

2. 의미 클러스터링

의미상 유사한 단어는 비슷한 맥락을 공유합니다. 사람들은 자신만의 방식으로 웹사이트에 질문을 게시합니다. 의미론적 클러스터링은 동일한 의미를 가진 이러한 모든 응답을 클러스터로 그룹화하여 고객이 원하는 정보를 빠르고 쉽게 찾을 수 있도록 합니다. 이는 정보 검색, 좋은 검색 경험 및 이해에 중요한 역할을 합니다.

3. 수요 공급 최적화

기계 학습 모델을 사용하여 수요를 예측하고 공급을 따라잡습니다. 또한 수요가 더 높은 매장을 열고 과거 데이터와 행동을 기반으로 보다 효율적인 배송을 위해 근본 원인을 최적화하는 데에도 사용됩니다.

4. 사고가 발생하기 쉬운 지역 식별

비지도 기계 학습 모델을 사용하여 사고가 발생하기 쉬운 지역을 식별하고 사고의 강도에 따라 안전 조치를 도입할 수 있습니다.

위 내용은 비지도 학습: 개념, 유형 및 응용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!