오토인코더(AutoEncoder)

오토인코더(Autoencoder)에서 사용되는 임베딩(embedding)은 데이터의 표현을 학습하고 압축하는 데 사용되며, 주로 다음과 같은 역할을 합니다.

인코더 : 네트워크는 이미지 같은 고차원 입력 데이터를 저차원 임베딩 벡터로 압축합니다.
디코더 : 네트워크는 임베딩 벡터를 원본 도메인으로 압축 해제합니다.(예를 들어 이미지로 되돌립니다)

차원 축소(Dimensionality Reduction):
오토인코더는 입력 데이터의 차원을 줄이는 데 사용됩니다. 인코더(encoder) 부분은 입력 데이터를 저차원 임베딩 공간으로 매핑하여 정보를 압축합니다. 이 과정을 통해 더 낮은 차원에서 데이터를 표현함으로써 불필요한 정보나 잡음을 제거하고 데이터의 주요 특성을 보존할 수 있습니다.

특성 추출(Feature Extraction):
오토인코더의 인코더 부분은 입력 데이터에서 중요한 특성(feature)을 추출합니다. 이러한 특성은 임베딩 공간에서 더 강조되며, 이러한 특성은 데이터의 주요 특징을 포함하고 있습니다. 따라서 임베딩은 입력 데이터에서 의미 있는 특성을 표현하기 위한 용도로 사용될 수 있습니다.

데이터 압축(Compression):
임베딩은 데이터를 더 작은 공간에 효율적으로 압축하는 데 사용됩니다. 이것은 데이터를 저장하거나 전송할 때 유용합니다. 예를 들어, 이미지나 텍스트 데이터의 압축된 표현을 생성하여 저장 공간을 절약하거나 데이터를 빠르게 전송할 수 있습니다.

데이터 복원(Reconstruction):
오토인코더의 디코더(decoder) 부분은 임베딩을 사용하여 원래의 입력 데이터를 복원하는 데 사용됩니다. 이를 통해 임베딩은 원래 데이터의 근사치를 제공하며, 이 근사치는 인코더의 학습 과정에서 학습된 특성을 바탕으로 생성됩니다.

데이터 시각화(Visualization):
임베딩은 데이터를 저차원 공간으로 매핑하기 때문에 시각화에 유용합니다. 고차원 데이터를 저차원으로 투영하면 데이터의 시각적 표현을 생성하거나 클러스터링, 분류 등의 작업에서 도움이 될 수 있습니다.

데이터 노이즈 제거(Noise Reduction):
임베딩은 데이터의 중요한 특성을 추출하고 불필요한 정보나 잡음을 제거하는 데 사용됩니다. 이를 통해 데이터의 노이즈를 감소시키고 더 깨끗한 표현을 얻을 수 있습니다.

요약하면, 오토인코더에서 사용되는 임베딩은 주로 데이터의 표현을 압축하고 특성을 추출하는 데 사용되며, 차원 축소, 데이터 압축, 데이터 시각화, 특성 추출 등 다양한 응용 분야에서 유용하게 활용됩니다.