본 과정에서는 비지도 학습을 완벽하게 이해하고, 비지도 학습을 사용하여 데이터 클러스터링을 수행하는 방법을 배우게 됩니다.
🎯 과제
본 과정에서 다음을 배우게 됩니다:
- 중심 기반 (centroid-based), 계층적 (hierarchical), 밀도 기반 (density-based), 스펙트럼 클러스터링 (spectral clustering) 을 포함한 다양한 유형의 클러스터링 기술 수행 방법
- 이미지 압축 및 자전거 공유 분배 추적과 같은 실제 문제에 클러스터링 방법을 적용하는 방법
- 일반적인 클러스터링 방법의 성능을 평가하는 방법
🏆 성과
본 과정을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다:
- 데이터 클러스터링과 관련하여 비지도 학습의 원리와 응용 분야를 이해합니다.
- 다양한 클러스터링 알고리즘을 구현하고 실제 문제를 해결하는 데 적용합니다.
- 다양한 클러스터링 방법의 효과를 평가하고 주어진 작업에 적합한 기술을 선택합니다.
- 클러스터링 기술을 활용하여 레이블이 없는 데이터에서 통찰력을 얻고 의사 결정 프로세스를 지원합니다.
