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[데이터 애널리틱스] Auto Encoder

Auto Encoder를 활용하는 데 있어서 두 가지 측면을 고려해볼 수 있다. 첫 번째로는 Dimension reduction. 차원이 축소되는 부분, 두 번째로는 Generative model. Input 으로 돌아가는 부분 이라고 할 수 있다. 일단 Dimension reduction과 관련된 문제 상황을 예로 들어보자. NLP에서의 Embedding을 생각해볼 수 있는데, 음, 먼저 RNN은 input을 Encoding하여 RNN계열의 모델이 학습하고, 다시 output을 Decoding하게 되는데, 이 때 Word2Vec과 같은 Embedding 기법은 차원을 축소하여 Encoding한다. 이 과정을 Dimension reduction이라고 할 수 있겠다. Dimension reduction은 ..
데이터 애널리틱스 2022. 12. 1. 14:57
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