1단계: 미지의 생명체를 발견했다!
우주탐험가인 당신은 새로운 외계 행성에서 6마리의 귀여운 생명체들을 발견했습니다. 이 행성의 생물들은 지구의 강아지와 고양이를 꼭 닮았습니다! 하지만 우리에게는 "이 동물은 강아지다", "고양이다"라고 알려주는 이름표(정답 레이블)가 없습니다.
이름표가 없는 상황에서 인공지능은 어떻게 데이터를 분류할 수 있을까요? 바로 데이터가 가진 스스로의 특징을 비교하는 '비지도학습(Unsupervised Learning)'을 사용합니다.
핵심 개념: 지도학습 vs 비지도학습
인공지능이 스스로 학습하는 신기한 방법을 지구의 친숙한 모습들과 비교해 알아봅시다.
친절한 선생님이 정답(공식 이름표)을 보여주며 알려주는 학습법이에요.
"이건 고양이야!", "이건 강아지야!"
정답이 없어요! 인공지능이 스스로 특징을 찾아서 비슷한 것끼리 묶음(군집)을 만드는 학습법이에요.
"음.. 이 무리는 귀가 뾰족하고 저 무리는 귀가 처졌네!"
2단계: 생명체 특징 탐색 시뮬레이션
외계 생물들이 어떤 특징을 가지고 있는지 슬라이더를 조절하여 확인해 보세요. 특징 수치에 따라 생명체의 겉모습이 실시간으로 변합니다!
3단계: 스스로 학습하는 군집화 미션!
우측 생명체 보관함에 있는 6마리의 동물들의 특징을 관찰하여 비슷한 특징을 가진 생물 무리로 그룹을 직접 묶어보세요. 이것이 바로 인공지능의 군집화(Clustering) 과정입니다!
4단계: 비지도학습은 일상 속 어디에 쓰일까?
컴퓨터에게 정답을 가르쳐주지 않아도 스스로 규칙을 찾는 비지도학습은 우리 주변에서 정말 요긴하게 쓰이고 있어요!
- 쇼핑몰의 고객 분석: 쇼핑 유형과 구매 패턴 특징이 비슷한 고객 무리를 나누어 맞춤 상품을 제안합니다.
- 음악/유튜브 추천 알고리즘: 사용자가 듣는 음악 장르나 보는 시간대 특징을 고려해 비슷한 취향을 묶어 추천합니다.
- 이상 패턴 거래 탐지: 평소 카드 결제 패턴과 완전히 다른 특별한 무리의 결제가 발생했을 때 범죄 거래인지 판단합니다.