주어진 데이터의 내재적 구조를 분석하는데 유용한 틀입니다. 지도학습과 달리 데이터 자체에 정답이 없다는 것이 특징이죠. 종류를 찾아보자면 차원축소와 군집분석이 있습니다. 예를 들어 주식데이터로 살펴볼까요? 주가 경향성을 찾아본다고 하면 네이버와 카카오 주식가격이 같이 떨어진 경우를 생각해봅시다. 네이버와 카카오가 같은 업종이기 때문에 같은 업종이라 비슷한 계열이 하락한다고 하면 이것을 예측하는 것은 지도학습이 됩니다. 있는 데이터 중에서 네이버와 비슷한 주식을 찾아내 업종별로 묶을 수도 있겠죠. 그러나 비슷하다는 기준은 어떻게 정하느냐에 따라 다양할 수 있습니다. 목적과 상황에 따라 적절한 방법이 있어요. 비지도학습은 따로 분석을 하지 않아도 된다는 점에서 강점이 있습니다. 물론 그 설계과정에서 어려움이..