알고리즘을 이용해 연계성을 찾아내는 모델을 구축함으로써 조직은 사람의 개입 없이도 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 우리가 살아가는 세상을 만들고 발전시키는 기술들에 대해 확인해보세요!

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비지도 학습은 이전 레이블이 없는 데이터를 학습하는 데 사용됩니다. 이 시스템에는 "정답"이 없기 때문에 알고리즘을 통해 현재 무엇이 출력되고 있는지 알 수 있어야 합니다. 따라서 데이터를 탐색하여 내부 구조를 파악하는 것이 목적입니다. 비지도 학습은 트랜잭션 데이터에서 특히 효과적입니다. 예를 들어 유사한 속성의 고객 세그먼트를 식별한 후 그 유사성을 근거로 마케팅 캠페인에서 고객 세그먼트를 관리하거나 고객 세그먼트의 구분 기준이 되는 주요 속성을 찾을 수도 있습니다.

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또한 머신러닝은 의료 전문가가 실시간 데이터를 분석하여 환자의 변화 추이나 적색 경고를 확인함으로써 진단과 치료 효과 개선에 활용될 수 있습니다.

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