6.1.2 비지도 학습의 최신 연구 트렌드

그동안 머신러닝 알고리즘은 보통 지도 학습 기법을 연구하는 데 집중했습니다. 지도 학습 기법은 추론에 직접 사용할 수 있기 때문에 소요 시간, 비용, 정확도를 측정하는 것이 상대적으로 수월했습니다. 비지도 학습의 힘은 근래에 들어 주목받기 시작했습니다. 비지도 학습의 장점은 지도하지 않기 때문에 가정(assumption)에 덜 의존적이며, 어떤 차원에서든 잠재적으로 수렴할 수 있다는 것입니다. 비록 비지도 학습이 지도 학습에 비해 요구사항과 범위를 조정하기가 어렵지만 숨겨진 패턴을 더 잘 찾아낼 수 있는 잠재력이 있습니다. 최근 연구자들은 더 강력한 알고리즘을 고안하기 위해 비지도 학습 기법을 지도 학습 기법과 결합하려 노력하고 있습니다.