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Autoencoders
오토인코더
6개 레벨
입력 데이터를 압축하고 복원하는 딥러닝 모델입니다. 차원 축소와 이상 탐지에 사용됩니다.
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6개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.
6
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학습 로드맵
6개 레벨
전체 6
Lv 1. 무엇인지 알아요
Lv 2. 데이터의 차원을 축소하고 잠재 공간을 활용하여 효율적인 데이터 표현을 만들 수 있어요
Lv 3. 효율적인 데이터 압축과 재구성을 위한 오토인코더를 구현하고 최적화할 수 있어요
Lv 4. 데이터 압축과 특성 학습을 위한 다양한 오토인코더 구조를 구현할 수 있어요
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Lv 5. 딥러닝 모델을 활용해 이미지 생성과 이상 탐지 시스템을 구현할 수 있어요
Lv 6. 다양한 오토인코더 아키텍처를 설계하고 심층 생성 모델링에 활용할 수 있어요
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하위주제 (1)
VAE
Variational Autoencoders
확률적 접근을 통해 데이터의 잠재 공간을 학습하는 모델입니다. 생성 모델과 데이터 압축에 활용됩니다.
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