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핸즈온 머신러닝: 사이킷런과 텐서플로를 활용한 머신러닝, 딥러닝 실무
book

핸즈온 머신러닝: 사이킷런과 텐서플로를 활용한 머신러닝, 딥러닝 실무

by 박해선, 오렐리앙 제롱
May 2018
Beginner to intermediate
672 pages
16h 54m
Korean
Hanbit Media, Inc.
Content preview from 핸즈온 머신러닝: 사이킷런과 텐서플로를 활용한 머신러닝, 딥러닝 실무
43
1
한눈에 보는 머신러닝
그림
1-9
의미 있는 군집을 강조한
t
-
SNE
시각화의 예
9
고양이
승용차
트럭
개구리
비행기
사슴
승용차
트럭
고양이
사슴
비행기
개구리
또 하나의 중요한 비지도 학습은 이상치 탐지
anomaly
detection
입니다. 예를 들어 부정 거래를 막
기 위해 이상한 신용카드 거래를 감지하고, 제조 결함을 잡아내고, 학습 알고리즘에 주입하기
전에 데이터셋에서 이상한 값을 자동으로 제거하는 것 등입니다. 시스템은 정상 샘플로 훈련되
고, 새로운 샘플이 정상 데이터인지 혹은 이상치인지 판단합니다 (그림
1
-
10
).
널리 사용되는 또 다른 비지도 학습은 대량의 데이터에서 특성 간의 흥미로운 관계를 찾는
관 규칙 학습
association
rule
learning
입니다.
10
예를 들어 여러분이 슈퍼마켓을 운영한다고 가정합시
다. 판매 기록에 연관 규칙을 적용하면 바비큐 소스와 감자를 구매한 사람이 스테이크도 구매
하는 경향이 있다는 것을 찾을지도 모릅니다.
9
동물이 운송 수단과 잘 구분되어 있고 말이 사슴과 가깝지만 새와 떨어져 있는 것 등을 확인할 수 있습니다. 이 그림은 소셔 (
Socher
), 간
주(
Ganjoo
), 매닝(
Manning
), 앤드류 응 (
Andrew
Ng
)의 「
T
-
SNE
visualization
of
the
semantic ...
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박해선, 오렐리앙 제롱

Publisher Resources

ISBN: 9791162240731