Unsupervised Image Classification

비지도 이미지 분류는 레이블이 없는 이미지 데이터셋을 자동으로 실제 카테고리로 클러스터링하는 작업을 의미합니다. 이 작업은 레이블이 없는 이미지 데이터에서 학습하여 데이터 내의 고유한 구조와 패턴을 발견하고, 이를 통해 이미지를 분류하는 것을 목표로 합니다. 비지도 이미지 분류는 주석 비용을 크게 줄일 뿐만 아니라 대규모 비레이블 데이터에 대한 모델의 적응성을 향상시키므로 다양한 응용 분야에서 매우 유용합니다.