파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판): 사이킷런 핵심 개발자가 쓴 머신러닝과 데이터 과학 실무서

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파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝(번역개정판)

토론을 추적할 때 사용할 수 있습니다.

군집 알고리즘

은 데이터를 비슷한 것끼리 그룹으로 묶는 것입니다. 소셜 미디어 사이트에 사진

을 업로드하는 예를 생각해보겠습니다. 업로드한 사진을 분류하려면 같은 사람이 찍힌 사진을

같은 그룹으로 묶을 수 있습니다. 그러나 사이트는 사진에 찍힌 사람이 누군지, 전체 사진 앨범

에 얼마나 많은 사람이 있는지 알지 못합니다. 가능한 방법은 사진에 나타난 모든 얼굴을 추출

해서 비슷한 얼굴로 그룹 짓는 것입니다. 이 얼굴들이 같은 사람의 얼굴이라면 이미지들을 그

룹으로 잘 묶은 것입니다.

3.2

비지도 학습의 도전 과제

비지도 학습에서 가장 어려운 일은 알고리즘이 뭔가 유용한 것을 학습했는지 평가하는 것입니

다. 비지도 학습은 보통 레이블이 없는 데이터에 적용하기 때문에 무엇이 올바른 출력인지 모

릅니다. 그래서 어떤 모델이 일을 잘하고 있는지 이야기하기가 매우 어렵습니다. 예를 들어 가

상의 군집 알고리즘이 옆모습이 찍힌 사진과 앞모습이 찍힌 사진으로 그룹을 나눌 수 있습니

다. 이것도 사람의 얼굴 사진을 분류하는 방법이지만 우리가 원하는 방향은 아닙니다. 그러나

이 알고리즘에게 우리가 원하는 것을 알려줄 방법이 없습니다. 그리고 비지도 학습의 결과를

평가하기 위해서는 직접 확인하는 것이 유일한 방법일 때가 많습니다.

이런 이유로 비지도 학습 알고리즘은 데이터 과학자가 데이터를 더 잘 이해하고 싶을 때 탐색

적 분석 단계에서 많이 사용합니다. 비지도 학습은 ...