인공지능 비지도 학습 기술 및 특허 사례 분석

안녕하세요. 아이피렉스 특허법률사무소 김용덕 변리사입니다.

인공지능(AI)은 여러 분야에서 혁신적인 변화를 일으키고 있습니다. 그 중에서도 비지도 학습은 데이터로부터 숨겨진 패턴이나 구조를 찾는 데 중점을 두고 있어, 다양한 분야에서 그 응용 가능성을 넓혀가고 있습니다.

이 글에서는 인공지능 비지도 학습의 원리, 주요 기술, 응용 사례 및 특허 사례에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 비지도 학습의 원리 비지도 학습(Unsupervised Learning)은 데이터에 대한 명확한 라벨이 없는 상태에서 데이터의 내재된 구조를 학습하는 방법입니다.

이는 라벨링된 데이터가 필요한 지도 학습과는 달리, 대량의 비라벨링 데이터를 활용할 수 있는 장점을 가지고 있습니다. 비지도 학습의 주요 알고리즘에는 클러스터링, 차원 축소, 이상 탐지가 포함됩니다.

클러스터링 (Clustering) 클러스터링은 데이터를 유사한 특성을 가진 그룹으로 묶는 과정입니다. 대표적인 클러스터링 알고리즘으로는 K-평균(K-...

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