앞선 두 편으로 비지도 학습의 군집화, 연관 규칙 학습에 대해 살펴봤는데요. 이번 편에서는 지금까지 배운 비지도 학습과 지도 학습의 목적을 다시 한번 정리해 보겠습니다. 먼저 지도 학습은 역사적이고, 비지도 학습은 탐험적이라는 큰 특징이 있습니다.
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앞선 두 편으로 비지도 학습의 군집화, 연관 규칙 학습에 대해 살펴봤는데요. 이번 편에서는 지금까지 배운 비지도 학습과 지도 학습의 목적을 다시 한번 정리해 보겠습니다. 먼저 지도 학습은 역사적이고, 비지도 학습은 탐험적이라는 큰 특징이 있습니다.
지도 학습의 경우, 과거의 원인과 결과를 바탕으로 결과를 알 수 없는 원인이 발생했을 때, 어떤 결과를 가져올지 추측하는 것이 목적입니다. 따라서 독립변수(원인)에 따른 종속변수(결과)를 학습해야 하기 때문에, 독립변수와 종속변수를 구분 짓는 것이 중요합니다.
반면 비지도 학습은 미지의 세계를 파악하는 탐험가처럼, 데이터들의 성격을 파악하는데요. 정해진 정답은 없어서, 독립변수와 종속변수를 구분 짓는 것이 중요하지 않습니다. 그보다는 데이터들의 연결 상태와 서로 얼마나 가까운지가 더 중요합니다.
비지도 학습은 데이터의 성격을 파악하여 비슷한 것은 모으고, 다른 것은 걸러냅니다. 즉, 비지도 학습은 데이터를 그룹핑하기 위한 방법으로, 데이터를 정리하고 표에 담긴 데이터의 성격을 파악하는 것이 주요 목적입니다.
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<원문>
비전공자를 위한 AI 클래스 11화. 비지도 학습 (3)
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넷마블 QA실에서는 ‘크래시리포트’라는 시스템을 운영하고 있습니다. 크래시리포트는 게임 실행 과정에서 예상치 못한 종료 현상이 발생할 때, 그 상황을 저장한 데이터를 크래시라 합니다. 이러한 크래시리포트 운영용으로 마련한 엣지 서버 클러스터 환경에서는 신규 파드 추가마다 최소 1분 이상 필요했습니다. 게임 사용자가 언제 급증할지 예측할 수 없기에, 스케줄에 맞춘 확장도 적합하지 않았습니다. 또한 서버에 접속하는 클라이언트의 통신 연결 대기 시간은 대략 10~20초로 설정돼 있어서, 신규 파드를 준비하기 위해 소모하는 1분 동안 누락되는 데이터도 늘어날 수밖에 없었습니다.
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