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machine Learning iconMachine Learning 여정의 일부신규여정

비지도학습 실습: 군집화부터 PCA까지

라벨이 없는 데이터에서 그룹, 형태, 튀는 값을 찾아요. scikit-learn으로 실제 데이터셋을 군집화하고, 차원을 줄이고, 이상치를 찾으며 모든 결과를 차트로 확인해요.

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1,000+ 명의 codders가 등록함

51 개 강의51 챌린지210 퀴즈 문제

  • 초보자 환영
  • sparkles iconAI 코딩 도우미
  • hint icon실습 중심의 대화형 강의
  • quiz icon지식을 확인하는 퀴즈
  • certificate icon무료 수료증

커리큘럼

1 섹션51 개 강의51 챌린지210 퀴즈 문제

이 섹션은 Machine Learning 여정의 일부입니다. 전체 커리큘럼에는 더 많은 섹션이 있어요 - 아래 미리보기를 클릭하면 여정 페이지에서 확인할 수 있습니다.

  1. 섹션 1데이터와 시각화60 개 강의
  2. 섹션 2머신러닝을 위한 통계64 개 강의
  3. 섹션 3지도 학습58 개 강의
  4. 섹션 4

    비지도 학습

    섹션 시작하기시작펼치기접기    레이블 없이 데이터의 구조를 찾습니다: k-means, 계층적 군집화와 밀도 기반 군집화, 많은 특성을 시각화하고 압축하는 PCA, 이상 탐지까지 다루고 숫자 데이터 탐색 프로젝트로 마무리합니다.51 개 강의51 챌린지210 문제

    그룹 찾기

    5 개 강의520

    k 선택하기

    5 개 강의520

    클러스터 읽기

    5 개 강의520

    계층적 군집화

    4 개 강의415

    밀도 기반 클러스터링

    4 개 강의415

    차원 줄이기

    5 개 강의520

    실전에서의 PCA

    5 개 강의520

    이상 탐지

    5 개 강의520

    클러스터의 활용

    4 개 강의415

    프로젝트: 숫자 탐험가

    5 개 강의525

    최종 도전 과제

    4 개 강의420
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코딩을 배우기 위해 사용할 모든 것

해보면서 배우기

실제 코드를 작성하고, 데이터베이스를 쿼리하고, 웹사이트를 구축하고, AI 프롬프트를 마스터하세요. 인터랙티브 레슨으로 현대 개발자에게 필요한 모든 기술을 다룹니다.

playground.js
코드 편집기
1const greeting = "Hello, Coddy!"
2function sayHi(name) {
3    return greeting + " " + name
4}
5
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테스트 #1test Case Success icon
테스트 #2test Case Success icon
테스트 #3test Case Failure icon
입력
"Alex"
출력
"Hello, Coddy! Alex"

연속 기록을 쌓아보세요

꾸준히 하고 성장하는 모습을 지켜보세요! 매일 코딩 습관을 추적하고, 동결 기능으로 연속 기록을 보호하고, 매일 참여해서 보상을 받으세요.

12 일 연속

내일도 돌아와서 연속 기록을 유지하세요!

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더블 오어 낫싱

7일 중 5일차

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연속 기록 동결

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어디서나 코딩하세요

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Python
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여정
목표
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프로필
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글로벌 리더보드에서 경쟁하고, 친구를 초대해서 보상을 받고, 서로의 성공을 축하하세요. 코딩은 친구와 함께하면 더 좋아요!

챌린저 리그
챌린저 리그상위 7명 승급
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Jordan7+ Days
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Sam7+ Days
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Casey
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Morgan7+ Days
1950
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읽고, 듣고, 스스로 확인하고, AI에게 묻고, 이미 배운 내용을 찾아보세요. 모든 수업이 당신에게 맞춰집니다.

변수 입문
오디오

변수는 나중에 프로그램에서 참조할 값을 저장하는, 이름이 있는 컨테이너입니다.

Python에서는 이름, 등호, 저장할 값을 차례대로 써서 만듭니다.

값은 시간이 지나며 바뀔 수 있습니다. 재할당하면 그 이름이 새로운 값을 가리킵니다.

1xSarah

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Coddy수료증
이 인증서는홍길동성공적으로 완료했음을 증명합니다
python iconPython 기초
인증됨
날짜2026년 1월
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Coddy에서 비지도학습을 배워야 하는 이유

  • 눈에 보이는 군집화. k-means가 중심을 옮기는 걸 지켜보고, 덴드로그램의 병합 높이를 읽고, k-means가 반으로 잘라 버리는 초승달 모양 그룹을 DBSCAN이 찾아내는 걸 봐요. 모든 레슨에 차트가 있고, 실행하면 내 차트가 그래프 탭에 나타나요.
  • 핵심 기법: k-means, 엘보 방법과 실루엣 점수로 k 고르기, 계층적 군집화, DBSCAN, PCA와 설명된 분산, 아이솔레이션 포레스트와 LOF(국소 이상치 요인), 모두 scikit-learn으로.
  • 설명할 수 있는 결과. 각 군집을 실제 단위로 프로파일링하고, 알려진 라벨과 비교하고, 군집 번호 목록에서 멈추는 대신 비즈니스가 실제로 활용할 세그먼트에 이름을 붙여요.
  • 눈에 보이게 만든 64차원: 손글씨 숫자를 평면 지도에 투영하고, PCA 성분을 이미지로 그리고, 숫자 몇 개로 그림을 다시 만들어요.

비지도학습에 대해 자주 묻는 질문

비지도학습이란 무엇인가요?

비지도학습은 라벨이 없는 데이터에서 구조를 찾는 방법이에요. 아무도 모델에게 정답을 알려 주지 않아요. 모델은 비슷한 행의 그룹(군집화), 정보의 대부분을 담는 몇 가지 방향(차원 축소), 나머지와 다른 행(이상 탐지)을 찾아요. 새 데이터셋을 탐색하거나, 고객을 세분화하거나, 누가 라벨을 붙이기 전에 사기를 찾아낼 때 써요.

비지도학습에는 어떤 예가 있나요?

구매 품목으로 쇼핑객을 그룹으로 나누기, 이미지의 색을 중요한 8가지로 줄이기, 64픽셀 숫자 이미지를 평면 차트에 배치하기, 이상한 서버 수치 찾기, 어느 쪽이 어느 쪽인지 모른 채 세포 측정값을 두 종류로 나누기. 강의에서 이 모두를 직접 만들어요.

강의에서는 어떤 알고리즘을 다루나요?

엘보 방법과 실루엣 점수를 쓰는 k-means, 덴드로그램을 쓰는 병합(계층적) 군집화, DBSCAN, PCA, 아이솔레이션 포레스트, LOF(국소 이상치 요인). 왜 스케일링이 먼저인지, 각 방법이 언제 실패하는지도 배우니까 알맞은 방법을 고를 수 있어요.

군집 수는 어떻게 정하나요?

정답이 하나인 경우는 드물어서, 강의에서는 세 가지 관점을 가르쳐요: 관성(inertia) 곡선의 엘보, 실루엣 점수, 덴드로그램의 병합 높이. 그다음 군집을 실제 단위로 확인하고, 사람이 이름을 붙일 수 있는지 따져 봐요. 아무도 설명할 수 없는 그룹을 만드는 k는 틀린 k예요.

지도학습을 먼저 배워야 하나요?

도움이 돼요. 지도학습 섹션에서 이 섹션이 다시 쓰는 스케일링, 파이프라인, scikit-learn 작업 흐름을 가르치고, k-최근접 이웃의 거리 개념은 여기서 군집화로 다시 등장해요. 이미 scikit-learn으로 모델을 학습시키고 있다면 여기서 시작해도 돼요.

비지도학습 섹션은 얼마나 걸리나요?

51개 레슨, 내 속도로 약 8~9시간, 하루 30분이면 몇 주예요. 숫자 탐색기 프로젝트와 최종 챌린지 4개도 포함해요.

비지도학습을 무료로 배울 수 있나요?

네. 레슨, 차트, AI 힌트, 섹션 수료증 모두 무료예요. 무료 계정은 하루에 몇 개 레슨을 진행할 수 있고, Pro는 하루 제한이 없어요.

이 강의가 포함된 학습 경로

이 강의는 더 긴 경로의 한 단계입니다. 멘토가 가르치는 순서대로 이어지는 여러 강의로, 각각 무료 수료증이 있습니다.

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