AI요약

기존 비지도 군집화 기술은 고정된 자질 추출 방식 때문에 데이터 특성을 충분히 반영하지 못하는 한계가 있었습니다. 본 기술은 딥러닝 모델의 가중치를 지속적으로 업데이트하여 자질 표현 벡터의 정밀도를 높이는 유사도 기반 클러스터링 방식을 제안합니다. 데이터 간 유사도를 계산하여 학습 데이터를 선별하고 동적 상한선과 하한선 기준을 적용해 모델을 반복 학습함으로써 군집화 결과물을 개선합니다. 문서, 이미지, 음성 등 비정형 데이터 정리에 최적화되어 있으며 수작업 레이블링 비용 절감에 기여합니다.