[Book Review] 핸즈온 비지도 학습

 

이 책은 번역본인데, 번역본이라는 느낌이 들지 않게끔 설명이 상세하고, 매끄러워 초보자들도 쉽게 이해 할 수 있도록 하였다. 또한 TensorFlow 및 Keras 프레임워크를 주로 사용하고자 하는 사람들에게 많은 도움이 되는 책이다. 다만, TensorFlow 1.x 버전 기준으로 설명을 하고 있다는 것이 약간 아쉽긴 하다. 그래도 기본 개념을 잘 담고 있어서 감안하고 보면 될 듯 하다. 

 

일단 비지도 학습이란 일반적으로 우리가 알고있는 지도학습과는 달리 레이블(label)을 사용할 수 없는 것이다. 그렇기 때문에 지도 학습 문제보다 문제가 명확하지 않게 정의된다는 특징을 가진다. 하지만 이러한 특징이 지도학습 보다 우수한 성능을 낼 수 있다. 일반적으로 지도 학습에서는 수 많은 데이터들을 라벨링 해야된다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결해줄 수 있는게 바로 비지도 학습이다.

 

"비지도 학습은 데이터에서 새로운 패턴을 찾는다" 바로 이 특징이 비지도학습의 강점이라고 할 수 있다. 

 

지난간 머신러닝 분야에서 인공지능으로 성공한 분야들을 살펴보면 대부분 지도 학습 기반이었지만, 최근에는 비지도 학습을 적용한 사례가 일반화 되고 있다. 대표적인 분야로는 "이상치 탐지" 분야가 있다. 

 

차원을 감소하게 되면 원라의 고차원 특징 공간을 변형된 저차원 공간으로 줄일 수 있다. 이 낮은 차원 공간에서 우리는 대부분 점들이 빽빽하게 놓인 곳을 찾게 된다. 이 부분은 일반 공간(Normal Space) 라고 하며, 더 멀리 있는 점들은 이상치(Outlier)라고 할 수 있다. 이러한 이상치들을 찾는 것이 비지도학습의 목적이며, 이를 이용하여 그룹을 세분화 할 수 있다. 

 

이 책에서는 비지도 학습을 위한 일반적인 개념에서부터 실전에 적용 할 수 있는 학습 기법들 까지 설명하고 있기 때문에 입문서로 추천하고 싶은 책이며, 머신러닝을 아예 모르는 사람 보다는 비지도 학습으로 옮겨가려는 지도학습러들에게 추천하고 싶은 책이다.