지금까지 데이터와 정답이 있는 지도학습을 진행했다. 이제 정답없이 자동으로 학습을 하는 비지도학습을 익혀보자. 학습 예제로 무작위의 과일 사진모음을 자동으로 분류하기를 원하는 예제인데 타깃이 없는 상태이다. 이제 숫자가 아닌 이미지를 다루는데 어떤식으로 처리해야 할까? 정답은 픽셀이다. 픽셀 하나하나를 숫자로 치환해서 다루는게 핵심이다. 또한 본문에도 나오지만 높은 의미를 갖는 값을 흰색으로 하고 낮은 의미를 가진 값(예를 들면 바탕색)은 검은색으로 바꿔서 처리를 하면 계산이 쉽게된다. 머신러닝의 기본 작업 순서를 다시 되새겨서 크게 보면 1. 데이터 준비 및 파악 2. 적절한 전처리 3. 적절한 알고리즘으로 학습 4. 학습 평가 5. 하이퍼파라미터 조정을 통해 다시 학습 반복 6. 실제 활용 1. 데이..
