핵심단어
AutoEncoder
학습목표
- AutoEncoder(AE)의 형태와 학습 방식을 연관지어 설명할 수 있다
- Latent Vector(잠재 벡터)의 개념에 대해 설명할 수 있다
- AutoEncoder가 활용되는 Task를 AutoEncoder의 특징과 연관지어 설명할 수 있다
AutoEncoder
- AutoEncoder는 입력데이터를 저차원의 벡터로 압축한 뒤 원래 크기의 데이터로 복원하는 신경망
- 큰 데이터 - 압축 - 복원 이기 때문에 모래시계 형태를 띄고 있음
- 압축된 가장 저차원의 벡터를 Latent 벡터라고도 표현
- Latent(잠재) 벡터란 원본 데이터보다 차원이 작으면서도, 원본 데이터의 특징을 잘 보존 하고 있는 벡터
- AutoEncoder는 궁극적으로 이 Latent 벡터를 잘 얻기 위한 방법
Auto Encoder 활용하기
- 차원 축소
- 데이터 노이즈 제거
- 이상치 탐지
코드는 링크에
학습후기
오늘 내용이... 생각보다 너무 없고 코드 설명도 친절해서 되게 공부가 빨리 끝났다 (야호~)
SQL이랑 판다스 보고 일찍 자야지!
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