VAE: 상상력을 가진 인공지능, Variational Auto-Encoder

오늘은 인공지능 분야에서 널리 알려진 생성 모델 중 하나인 VAE(Variational Auto-Encoder)를 소개해보려 합니다. "변분 오토인코더"라는 이름에서 느껴지듯, 처음엔 복잡하게 들릴 수 있지만, 천천히 개념적으로 접근하면 수학적 배경 지식이 없어도 그 아이디어를 충분히 이해할 수 있습니다.왜 VAE가 필요할까?우리가 다루는 데이터(이미지, 텍스트, 소리)는 매우 복잡한 패턴을 가지고 있습니다. 단순히 이 데이터를 외워두었다가 흉내내는 것만으로는 한계가 있습니다. 진짜로 원하는 것은 무엇일까요? 데이터가 가진 본질적인 특징을 이해하고, 그 특징을 응용해 새로운 데이터를 '창조'해내는 인공지능입니다. 전통적인 오토인코더(Autoencoder)는 입력 데이터를 압축한 뒤 복원하는 과정을 통해 ..

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• · 2024. 12. 9.
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Autoencoder: 데이터의 본질을 찾아내는 인공지능

오늘은 머신러닝과 딥러닝 분야에서 중요한 역할을 하는 ‘Autoencoder(오토인코더)’에 대해 소개해드리려고 합니다. 데이터 속에 숨겨진 핵심 특징을 포착하고, 이를 바탕으로 다양한 응용을 가능하게 만드는 Autoencoder는, 비지도 학습(unsupervised learning)의 대표적 모델 중 하나입니다.처음 들으면 낯설 수 있지만, 천천히 살펴보면 직관적으로 이해할 수 있습니다. 이 글을 통해 Autoencoder의 개념, 작동 방식, 응용 사례 등을 차근차근 알아보겠습니다.왜 Autoencoder가 필요할까?현대 사회에서 다루는 데이터는 엄청난 양과 복잡성을 가지고 있습니다. 고해상도 이미지, 다양한 센서 데이터, 텍스트 등 높은 차원의 데이터를 직접 처리하기 쉽지 않은데요. Autoenc..

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