비지도 학습(Unsupervised Learning)에서 AI가 패턴을 찾는 방법
현실 세계의 데이터는 대부분 라벨이 없습니다. 사용자의 행동 로그, 웹 페이지 텍스트, 센서 데이터, 금융 거래, 유전자 정보 등 수많은 데이터가 매초 생성되고 있지만, 이 데이터를 ‘정상/비정상’, ‘고객 유형’, ‘제품 분류’ 등으로 일일이 라벨링하는 것은 엄청난 비용과 시간이 소요되는 작업입니다. 이러한 상황에서 **AI가 사람의 지도 없이도 스스로 데이터를 분류하고 의미 있는 구조를 학습할 수 있도록 만든 기술이 바로 비지도 학습(Unsupervised Learning)**입니다. 비지도 학습은 ‘정답(라벨)’이 주어지지 않은 데이터에서 숨겨진 패턴, 유사성, 구조, 분포 특성 등을 자동으로 찾아내는 AI 학습 방식입니다. 즉, 학습 대상에 대한 구체적인 정답 없이도, AI가 데이터의 특징을 분석..
2025. 3. 30.
AI 기반 이상 탐지(Anomaly Detection)의 방법과 사례
현대 사회는 데이터가 넘쳐나는 시대입니다. 네트워크 로그, 금융 거래, 제조 공정, 서버 상태, 센서 데이터, 사용자의 행동 로그 등 수많은 시계열 데이터와 이벤트 로그들이 실시간으로 생성되고 있습니다. 이처럼 방대한 양의 데이터 속에서 **정상 패턴에서 벗어난 이상치(Anomaly)**를 찾아내는 작업은 보안, 품질 관리, 금융 사기 방지, 고객 분석, 시스템 모니터링 등 다양한 분야에서 핵심적으로 활용되고 있습니다. 이상 탐지(Anomaly Detection)는 머신러닝(Machine Learning), 통계적 모델링, 그리고 최근에는 딥러닝(Deep Learning) 기술을 통해 더욱 정교하고 실시간 대응이 가능해졌습니다. 특히 AI 기반 이상 탐지는 복잡하고 고차원적인 패턴을 인식해내며, 기존 룰..
2025. 3. 29.
