레이블이 지정되지 않은 데이터: 기계 학습의 중요성과 과제 이해

Unlabelled는 라벨이나 이름이 붙어 있지 않은 것을 의미합니다. 기계 학습의 맥락에서 라벨이 지정되지 않은 데이터는 특정 카테고리나 클래스로 분류되거나 태그가 지정되지 않은 데이터입니다. 이러한 유형의 데이터는 인간 운영자의 감독이나 안내가 없기 때문에 "감독되지 않은" 데이터라고도 합니다. 이러한 유형의 데이터는 기계 학습 모델을 훈련하는 데 사용되며 지도 학습에 필수적입니다.

레이블이 지정되지 않은 데이터의 예는 다음과 같습니다.

1. 텍스트나 라벨이 없는 이미지.
2. 대본이나 태그가 없는 오디오 녹음.
3. 어떤 맥락이나 해석 없이 장치에서 센서 판독값.
4. 분류나 태그가 없는 소셜 미디어 게시물.

라벨이 없는 데이터는 분석하거나 해석하는 방법에 대한 명확한 지침이 없기 때문에 작업하기 어려울 수 있습니다. 그러나 최근 기계 학습의 발전으로 인해 클러스터링, 이상 탐지, 차원 축소와 같은 기술을 사용하여 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 통찰력과 의미를 추출할 수 있게 되었습니다.