비지도 학습을 사용해 데이터를 변환하는 이유는 여러가지가 있다. 가장 일반적인 동기는 시각화, 데이터 압축, 지도학습을 위한 처리를 위해 정보가 더 잘드러나는 표현을 찾기 위해서 이다. 이런 용도로 가장 간단하고 흔히 사용하는 알고리즘인 주성분 분석(PCA)이 있는데, 그 외에 2차원 산점도를 이용해 시각화 용도로 많이 사용하는 t-SNE(t-distributed stochasitc neighbor embedding) 알고리즘을 살펴 보자. 데이터를 산점도로 시각화할 수 있다는 이점을 가진 PCA는 데이터 변환에 가장 먼저 시도해볼 수 있는 방법이지만, 알고리즘의 회전하고 방향을 제거하는 유용성은 떨어진다. 이를 해결하기 위해 매니 폴드라는 알고리즘이라고 하는 시각화 알고리즘들은 훨씬 복잡한 매핑을 만들..
