핸즈온 머신러닝(2판): 사이킷런, 케라스, 텐서플로 2를 활용한 머신러닝, 딥러닝 완벽 실무

300

1

부

머신러닝

•

군집

clustering

비슷한 샘플을

클러스터

cluster

로 모읍니다. 군집은 데이터 분석, 고객 분류, 추천 시스템, 검색 엔진, 이미지

분할, 준지도 학습, 차원 축소 등에 사용할 수 있는 훌륭한 도구입니다.

•

이상치 탐지

outlier

detection

‘정상’ 데이터가 어떻게 보이는지를 학습합니다. 그다음 비정상 샘플을 감지하는 데 사용합니다. 예를 들면

제조 라인에서 결함 제품을 감지하거나 시계열 데이터에서 새로운 트렌드를 찾습니다.

•

밀도 추정

density

estimation

데이터셋 생성 확률 과정

random

process

의

확률

밀도

함수

probability

density

function

(

PDF

)를 추정합니다. 밀도

추정은 이상치 탐지에 널리 사용됩니다. 밀도가 매우 낮은 영역에 놓인 샘플이 이상치일 가능성이 높습니

다. 또한 데이터 분석과 시각화에도 유용합니다.

케이크의 빵을 즐길 준비가 되었나요? 먼저

k

-평균과

DBSCAN

을 사용해 군집부터 시작해보

죠. 그다음 가우시안 혼합 모델

Gaussian

mixture

model

을 설명하고 어떻게 이를 밀도 추정, 군집, 이상

치 탐지에 사용할 수 있는지 알아봅시다.

9.1

군집

등산을 하며 이전에 본 적 없는 꽃을 발견했다고 해봅시다. 주위를 둘러보니 꽃이 몇 개 더 있

네요. 꽃들이 동일하지는 않지만 충분히 비슷해서 같은 종(또는 적어도 같은 속)에 속한다는

것을 알았습니다. 어떤 종인지 알려면 식물학자에게 물어봐야 하지만 비슷해 보이는 ...