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개요Denoising Autoencoders(DAE, 잡음 제거 오토인코더)는 입력 데이터에 인위적으로 노이즈를 추가한 후, 이를 원래의 깨끗한 데이터로 복원하도록 학습시키는 딥러닝 기반 자기지도 학습(self-supervised learning) 방법입니다. 이 방식은 단순한 데이터 압축을 넘어, 강건한 표현 학습과 노이즈 제거 복원 능력을 동시에 제공하며, 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 도메인에서 데이터 전처리, 압축, 특징 추출, 복원 등에 활용됩니다.1. 개념 및 정의Denoising Autoencoder는 전통적인 Autoencoder 구조를 기반으로 하되, 입력 데이터 에 노이즈()를 추가한 후 이를 복원(target)으로 삼아 정답 없이도 학습하는 방식입니다.인코더(Encoder): (..

개요Deep Clustering(심층 클러스터링)은 딥러닝 기반의 표현 학습(Representation Learning)과 클러스터링(Clustering)을 결합하여, 복잡한 고차원 데이터를 자동으로 그룹화하는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 방법입니다. 기존의 K-means나 Gaussian Mixture Model(GMM) 등 전통적 클러스터링 알고리즘이 고정된 피처 공간에서 작동하는 데 반해, Deep Clustering은 데이터의 잠재 구조를 반영한 임베딩 공간을 직접 학습함으로써 더 정확한 클러스터링 결과를 도출할 수 있습니다.1. 개념 및 정의Deep Clustering은 인코더(encoder) 기반의 신경망을 통해 원본 데이터를 비선형적으로 저차원 임베딩 공간으로 변환한..

개요오토인코더(Autoencoder)는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기반의 신경망으로, 데이터의 특징을 학습하여 저차원 표현을 생성하거나 입력 데이터를 복원하는 데 사용됩니다. 주로 차원 축소(Dimensionality Reduction), 이상 탐지(Anomaly Detection), 생성 모델(Generative Model) 등의 다양한 응용 분야에서 활용됩니다. 본 글에서는 오토인코더의 개념, 구조, 주요 활용 사례 및 장단점을 살펴봅니다.1. 오토인코더란?오토인코더는 입력 데이터를 저차원 잠재 공간(Latent Space)으로 압축한 후, 이를 다시 원본 데이터로 복원하는 신경망 모델입니다. 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder)라는 두 개의 주요 구성 요소로 이..