데이터분석1 AI의 데이터 분류 마법: 비지도 학습과 군집화, K-means 알고리즘의 작동 원리, 우리 일상 속의 K-means AI의 데이터 분류 마법: K-means 알고리즘의 원리와 비지도 학습의 세계 · 목차서론1. 정답이 없는 데이터의 나침반: 비지도 학습(Unsupervised Learning)과 군집화2. K-means 알고리즘의 작동 원리: 중심점(Centroid)과 거리 계산의 수학적 마법3. 우리 일상 속의 K-means: 고객 세분화부터 이미지 압축까지의 실전 활용결론 인공지능(AI)이 데이터를 학습한다고 할 때, 우리는 흔히 수많은 고양이와 강아지 사진에 정답(라벨)을 달아주고 기계가 이를 암기하여 분류하는 방식을 떠올립니다. 하지만 현실 세계에 존재하는 방대한 데이터의 90% 이상은 이름표가 붙어 있지 않은 '날것(Raw)' 그대로의 상태입니다. 수백만 건의 고객 신용카드 결제 내역, 우주에서 수집된 정체불.. 2026. 6. 9. 이전 1 다음
