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오토인코더
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== 활용 분야 == 오토인코더와 그 변형 모델들은 다양한 분야에서 활용된다. * '''[[비지도학습#s-2|차원 축소]] 및 데이터 시각화''': 고차원 데이터를 저차원 잠재 공간으로 압축하여 시각화하거나 다른 머신러닝 모델의 입력으로 사용한다. (예: t-SNE를 잠재 변수에 적용) * '''특징 학습''': 레이블이 없는 대량의 데이터로부터 유용한 특징 표현을 비지도 방식으로 학습하여, 이를 지도 학습 모델의 초기 가중치로 사용하거나 특징 추출기로 활용한다. ([[비지도학습|전이 학습]]) * '''이상 탐지''': 정상 데이터로 오토인코더를 학습시킨 후, 새로운 데이터의 재구성 오류를 측정한다. 정상 데이터는 오류가 작게 나타나지만, 비정상(이상) 데이터는 학습된 패턴과 다르므로 재구성 오류가 크게 나타나는 경향이 있다. 이를 이용해 이상치를 탐지할 수 있다. * '''노이즈 제거''': 잡음 제거 오토인코더(DAE)를 사용하여 이미지나 오디오 신호 등에서 노이즈를 제거한다. * '''[[생성 모델]]''': 특히 [[VAE]]는 새로운 데이터를 생성하는 데 사용된다. 이미지 생성, 텍스트 생성, 음악 생성 등 다양한 [[생성형 인공지능]] 창작 분야에 활용된다. * '''데이터 압축''': 인코더를 사용하여 데이터를 압축하고, 디코더로 복원할 수 있다. 다만, 보통 손실 압축이며 압축 효율이 전문적인 압축 알고리즘보다 뛰어나지는 않다.
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