<figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2098/01.jpg" alt="비지도 학습"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2098/02.jpg" alt="비지도 학습"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2098/03.jpg" alt="비지도 학습"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2098/04.jpg" alt="비지도 학습"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2098/05.jpg" alt="비지도 학습"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2098/06.jpg" alt="비지도 학습"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2098/07.jpg" alt="비지도 학습"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2098/08_XInOojm.jpg" alt="비지도 학습"></figure><hr><p style="text-align:justify;">이번 편에서는 비지도 학습 중 연관 규칙 학습에 대해 알아보겠습니다. 연관 규칙 학습은 이름에서도 알 수 있듯 서로 연관된 특징을 찾는 학습 방법입니다.</p><p style="text-align:justify;"> </p><p style="text-align:justify;">이러한 연관 규칙 학습은 쉽게 추천 관련 알고리즘을 떠올리면 되는데요. 영화를 예매했을 때 비슷한 장르나 내용의 영화를 추천해서 보여주거나, 장바구니에 어떤 상품을 담았을 때 연관 상품을 띄우는 것이 이에 해당합니다. 수많은 데이터와 상품 사이에 숨겨진 상관관계를 파악하는 것이죠.</p><p style="text-align:justify;"> </p><p style="text-align:justify;">혹시 지난 10화에서 살펴본 <a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2086/"><u>군집화</u></a>에 대해 기억하시나요? 비슷한 것들을 모아 묶는다는 점에서 군집화와 연관 규칙 학습은 유사한 기법인데요. 간단히 요약하면 관측치인 행을 그룹화하는 것은 군집화, 특성인 열을 그룹화하는 것은 연관 규칙이라고 기억해 두시면 좋습니다.</p><p style="text-align:justify;"> </p><p style="text-align:justify;"><strong>[쉽게 배우는 AI] 시리즈 보러 가기</strong></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1985/">1. 머신러닝이란?</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1997/">2. 머신러닝 모델이란?</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2004/">3. 데이터 산업과 직업</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2017/">4. 표와 데이터 셋</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2031/">5. 독립변수와 종속변수란?</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2043/">6. 상관관계와 인과관계</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2052/">7. 머신러닝의 분류</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2061/">8. 지도학습이란?</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2073/">9. 회귀 vs 분류</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2086/">10. 비지도 학습의 군집화</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2098/">11. 연관 규칙 학습이란?</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2111/">12. 비지도 학습의 목적</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2123/">13. 강화학습이란?</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2139/">14. 머신러닝 수업을 마치며</a></p><p style="text-align:justify;"> </p><p style="text-align:justify;"><원문></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://comicstack.io/classroom/471e035be8f4aed9b659c0be60ba621f"><u>비전공자를 위한 AI 클래스 11화. 비지도학습 (2)</u></a></p><p style="text-align:justify;"> </p><p style="text-align:center;"><span style="color:#999999;">요즘IT의 모든 콘텐츠는 저작권법의 보호를 받는 바, 무단 전재와 복사, 배포 등을 금합니다.</span></p>
