오토인코더(Autoencoder)의 이해 오토인코더는 신경망을 기반으로 한 비지도 학습 방법으로, 입력 데이터를 압축 후 다시 복원하는 과정을 통해 데이터에 내재된 중요한 특성을 학습하는 모델입니다. 이 과정에서 오토인코더는 데이터에서 가장 중요한 특징을 추출하도록 학습하게 되는데, 이를 통해 데이터의 압축 표현(compressed representation)을 얻거나, 노이즈 제거(denoising), 이상치 탐지(anomaly detection) 등 다양한 작업에 활용됩니다. 기본 구조 오토인코더는 인코더(encoder)와 디코더(decoder) 두 부분으로 구성됩니다. 인코더는 입력 데이터를 받아 내부의 더 낮은 차원으로 표현하는 압축된 형태로 변환하는 역할을 하고, 디…….
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