목차 오토인코더(Autoencoder)의 정의와 기본 구조 오토인코더의 다양한 변형과 발전 오토인코더의 학습 방법과 최적화 기법 오토인코더의 응용 분야와 실제 사례 오토인코더의 한계와 미래 전망 오토인코더(Autoencoder)의 정의와 기본 구조 오토인코더는 비지도 학습(unsupervised learning) 기반의 인공신경망 모델로, 입력 데이터를 효율적으로 압축하고 재구성하는 능력을 가진 알고리즘입니다. 이 모델의 주요 목적은 데이터의 중요한 특성을 포착하고 차원을 축소하는 것입니다. 오토인코더의 기본 구조는 인코더(encoder)와 디코더(decoder)로 구성됩니다. 인코더는 입력 데이터를 저차원의 잠재 공간(latent space)으로 압축하는 역할을 하며, 디코더는 이 압축된 표현을 원래의..
