5 역주 스위스롤은 크림이나 잼을 넣어 돌돌 말은 형태의 케이크로 롤케이크라고도 합니다. 이 예는 지역 선형 임베딩(Locally Linear Embedding, LLE)을 사용하여 스위스롤 데이터셋의 2D 매니폴드(manifold)를 펼친 것입니다. 매니폴드 학습은 5장에서 간략히 소개합니다. LLE에 대한 자세한 내용은 <핸즈온 머신러닝 3판>(한빛미디어, 2023) 8장을 참고하세요.

  6 역주 지도 학습과 비지도 학습이 섞여 있는 준지도 학습(semi-supervised learning)도 있습니다. 준지도 학습에서는 레이블된 데이터셋과 레이블이 없는 데이터셋을 모두 사용합니다. 자기 지도 학습(self-supervised learning)은 입력이 타깃이 되는 지도 학습의 특별한 경우입니다. 대표적인 자기 지도 학습의 예는 오토인코더(autoencoder)입니다. 오토인코더에 대한 자세한 내용은 <케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 2판>(길벗, 2022) 12장을 참고하세요.

  7 역주 사이킷런과 텐서플로는 이처럼 샘플이 입력 배열의 첫 번째 차원을 따라 놓여 있을 것으로 기대합니다.

  8 역주 책에서 샘플 개수는 n, 특성 개수는 m으로 나타냅니다.

  9 역주 번역서에서는 예시와 샘플을 구분하지 않고 샘플로 통일했습니다.