[쉽게 배우는 AI] 11. 연관 규칙 학습이란?

이번 편에서는 비지도 학습 중 연관 규칙 학습에 대해 알아보겠습니다. 연관 규칙 학습은 이름에서도 알 수 있듯 서로 연관된 특징을 찾는 학습 방법입니다.

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.

혹시 지난 10화에서 살펴본 군집화에 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.

[쉽게 배우는 AI] 시리즈 보러 가기

1. 머신러닝이란?

2. 머신러닝 모델이란?

3. 데이터 산업과 직업

4. 표와 데이터 셋

5. 독립변수와 종속변수란?

6. 상관관계와 인과관계

7. 머신러닝의 분류

8. 지도학습이란?

9. 회귀 vs 분류

10. 비지도 학습의 군집화

11. 연관 규칙 학습이란?

12. 비지도 학습의 목적

13. 강화학습이란?

14. 머신러닝 수업을 마치며

<원문>

비전공자를 위한 AI 클래스 11화. 비지도학습 (2)

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