불확실성은 결과, 이벤트 또는 데이터의 확실성이나 예측 가능성의 부족을 의미합니다.의사 결정, 경제, 과학 및 기계 학습과 같은 다양한 분야에서 불확실성이란 어떤 것에 대해 완전한 정확성이나 확신을 가지고 알 수 없다는 것을 나타냅니다.불완전한 정보, 내재된 무작위성, 시스템의 복잡성 등의 요인에서 비롯되며, 정보에 입각한 결정을 내리기 위해서는 신중한 관리가 필요한 경우가 많습니다.
비정형 데이터는 사전 정의된 데이터 모델이 없거나 체계적인 방식으로 구성되지 않은 정보를 말합니다.일반적으로 데이터베이스 내에서 행과 열로 저장되는 정형 데이터와 달리 비정형 데이터는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 및 소셜 미디어 게시물과 같은 다양한 형식으로 제공됩니다.이러한 유형의 데이터는 일관된 형식이나 구조가 없어 기존 데이터 처리 기법의 효율성이 떨어지기 때문에 분석하기가 더 어려운 경우가 많습니다.
비지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 대상으로 알고리즘을 학습하는 일종의 기계 학습입니다. 즉, 데이터에 사전 정의된 레이블이나 범주가 없습니다.비지도 학습의 목적은 명시적인 지침 없이 데이터 내의 패턴, 구조 또는 관계를 식별하는 것입니다.이 접근 방식은 데이터의 기본 구조를 미리 알 수 없는 클러스터링, 차원 축소, 변칙 탐지와 같은 작업에 자주 사용됩니다.
언더피팅은 머신 러닝에서 모델이 너무 단순해서 데이터의 기본 패턴을 캡처할 수 없는 상황입니다.모델이 입력 특징과 목표 출력 간의 관계를 학습하지 못해 학습 데이터와 보이지 않는 데이터 (테스트 데이터) 모두에서 성능이 저하될 때 발생합니다.피팅이 부족하면 일반적으로 편향과 분산이 낮아져 모델을 새 데이터로 일반화할 수 없습니다.
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