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머신러닝: 매니폴드 학습 기법 (Machine Learning: Manifold Learning Techniques)

🧠 매니폴드 학습이란? (What is Manifold Learning?)매니폴드 학습은 고차원 데이터를 저차원 공간으로 변환하는 머신러닝 기법이다. 복잡한 데이터의 구조를 보존하면서 차원을 축소하여, 시각화, 데이터 압축, 잡음 제거 등에 활용한다. 핵심 아이디어는 고차원 데이터가 실제로는 저차원 매니폴드 상에 존재한다는 가정이다. 즉, 데이터가 고차원 공간에서 복잡하게 분포되어 있지만, 특정 형태(예: 곡선, 표면)를 따라 분포한다는 것이다. ⚙️ 매니폴드 학습의 목표 (Goals of Manifold Learning)매니폴드 학습의 주요 목표는 다음과 같다:차원 축소 (Dimensionality Reduction): 데이터의 차원을 줄여 계산 효율성을 높이고, 과적합(overfitting)을 방지..
머신러닝 2025. 3. 5. 00:41
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