핸즈온 비지도 학습

핸즈온 비지도 학습 - 텐서플로, 케라스, 사이킷런을 활용한 알고리즘과 방법론, AI 활용 사례
안쿠르 A. 파텔 지음, 강재원.권재철 옮김 / 한빛미디어 / 2020년 7월

인공지능이 이슈가 된 것은 알파고의 역할이 컸습니다.

인공지능이 사람을 이길 수 없을 것이란 판단 때문일 겁니다.

체스라는 벽을 인공지능이 먼저 넘었습니다.

바둑의 경우 경우의 수가 많아 어려울 것으로 여겨왔는데요.

그렇게 예상했던 바둑도 인공지능이 이겼습니다.

인공지능에는 지도학습과 비지도 학습이 있습니다.

이를 잘 알려주는 책이 나와 소개해 드리려 합니다.

책 제목은 ‘핸즈온 비지도 학습’입니다.

이 책을 통해 비지도 학습이 무엇인지 머릿속에 이해가 되면 좋겠습니다.

1. 사기탐지 영역과 이커머스

사기 탐지 영역과 이커머스에서 고객 실시간 데이터를 분석합니다.

신용카드 사기를 탐지하려면 어떻게 해야 할까요?

총 거래수 에서 사기거래를 구분해야 합니다.

사기 건은 레이블을 1로 지정하고 정상 건은 0으로 지정해줍니다.

이상치 스코어를 정한다면 판단할 근거가 있어야 합니다.

일반 거래들과 비교해봤을 때 비정상적인 거래는 눈에 띄는 데이터가 있을 수 있습니다.

그런 데이터는 주목해서 봐야 비정상적인지 파악 가능합니다.

이커머스도 고객의 정보를 분석하는 것으로 눈에 띄는 데이터를 찾을 수 있습니다.

2. 블랙박스 학습

인공지능은 블랙박스와 화이트 박스로 학습합니다.

블랙박스는 어떤 형태로 데이터가 처리되는지 볼 수 없습니다.

화이트 박스는 데이터가 어떻게 처리되는지 알 수 있습니다.

이 책에서 비지도 학습을 주로 다룹니다.

지도학습은 직접 지도하며 학습을 하면서 데이터를 쌓습니다.

하지만 비지도 학습은 인공지능이 스스로 학습하는 겁니다.

딥마인드에서 만든 알파고도 스스로 학습을 시켜서 자가 학습을 시킨 겁니다.

사람이 직접 데이터를 입력하지 않아도 알아서 데이터를 입력하는 형태입니다.

Ps

비지도 학습과 함께 준지도 학습에 대해서도 알려줍니다.

비지도 학습 문제는 준지도 학습으로 전환이 가능합니다.

준지도 학습으로 전환하려면 레이블이 없는 데이터를 만들어야 합니다.

준 지도 학습은 레이블이 안 된 것도 효율적으로 레이블을 붙여줍니다.

이 책을 통해 지도 학습, 비지도 학습, 준지도 학습이 이해되시길 바랍니다.

비지도 학습에 대해 궁금하신 분들에게 이 책을 추천합니다.