1. 오토인코더오토인코더(Autoencoder)는 입력 데이터를 효율적으로 압축하고 다시 복원하는 것을 목표로 하는 인공신경망 기반의 비지도 학습 모델입니다. 인코더(encoder)라는 신경망 구조를 통해 입력 데이터를 저차원(latent space)의 잠재 표현으로 변환하고, 디코더(decoder)를 통해 이를 다시 원래의 입력 데이터로 복원합니다. 학습은 원본 입력과 복원된 출력 간의 재구성 오류(reconstruction error)를 최소화하는 방식으로 이루어지며, 이를 통해 데이터의 핵심 특징을 추출하거나 노이즈 제거, 차원 축소 등에 활용됩니다. 오토인코더는 생성 모델의 기초가 되는 구조로서, 이후 변분 오토인코더(VAE)나 GAN과 같은 발전된 모델에도 큰 영향을 주었습니다. 1. 인코더 (..