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🤖 딥러닝과 클러스터링의 만남: 새로운 지평딥러닝(Deep Learning)과 클러스터링(Clustering)은 모두 데이터 분석의 핵심적인 기술입니다. 딥러닝은 복잡한 데이터에서 패턴을 학습하는 데 뛰어나며, 클러스터링은 유사한 데이터들을 묶어 그룹을 형성합니다. 이 두 기술을 결합하면, 딥러닝 모델이 데이터를 더 잘 이해하고, 클러스터링의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 딥러닝 기반 클러스터링 기법은 특히 고차원 데이터, 복잡한 구조의 데이터, 그리고 레이블이 없는 데이터(Unlabeled Data)에 매우 효과적입니다. 이 글에서는 딥러닝 기반 클러스터링의 기본적인 개념부터 다양한 기법, 그리고 실전 예제까지 자세히 살펴보겠습니다.🔑 핵심 용어 정리: 딥러닝 기반 클러스터링 (Deep Learni..

Variational Autoencoders (VAE, 변분 오토인코더)는 딥러닝 분야에서 널리 사용되는 생성 모델 중 하나이다. VAE는 데이터의 잠재 공간을 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 데 사용된다. 이 글에서는 VAE의 기본적인 개념과 작동 원리를 살펴보고, 간단한 예제 코드를 통해 이해를 돕는다.💡 VAE의 핵심 개념: 잠재 공간 (Latent Space)VAE의 가장 중요한 특징은 잠재 공간을 활용한다는 것이다. 잠재 공간은 데이터의 압축된 표현으로, VAE는 입력 데이터를 잠재 공간에 매핑하고, 이 잠재 공간에서 데이터를 다시 생성하는 방식으로 작동한다. 잠재 공간은 일반적으로 저차원의 벡터로 표현되며, 데이터의 주요 특징을 담고 있다. VAE는 잠재 공간을 정규 분포(Normal Di..