텍스트 임베딩은 단어를 벡터로 변환하여 기계 학습 모델이 이해할 수 있도록 하는 중요한 과정입니다. 이 과정에서 사용되는 원-핫 인코딩(one-hot encoding)의 한계점과 word2vec의 장점은?One-hot encoding에서는 단어의 개수만큼 차원이 생깁니

딥러닝에서 임베딩 레이어(embedding layer)는 텍스트나 범주형 데이터와 같은 이산형(discrete) 데이터를 연속적인 벡터 공간으로 변환해주는 역할을 합니다. 주로 자연어 처리(NLP)에서 많이 사용되며, 단어, 문장, 문서와 같은 텍스트 데이터를 수치화

딥러닝에서 손실 함수(loss function)는 모델의 예측값과 실제값 사이의 차이를 측정하여 모델이 얼마나 잘 작동하는지를 평가하는 데 사용됩니다. 대표적인 손실 함수들을 살펴보겠습니다.회귀 문제설명: 예측값과 실제값 사이의 차이의 제곱을 평균한 값입니다. 차이의

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