# 임베딩 계층## 개요 **임베 계층**(Embedding Layer)은 인공지능, 특히 자연어(NLP)와천 시스템 등에서 범주형 데이터를 고차원 실수 벡터로 변환하는 핵심적인 신경망 구성 요소입니다.로 단어, 토큰, 사용자 ID, 상품 카테고리와 같은 이산적(discrete)이고 정수로 표현되는 입력값을 밀집된(dense) 실수 벡터 형태로 매핑하여,...
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"희소 벡터"에 대한 검색 결과 (총 9개)
# 해싱 트릭## 개요 **해싱 트**(Hashing Trick)은 기 학습 및 데이터 과학 분야 고차원의 범주형 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 기술이다. 특히 자연어 처리(NLP)나 대규모 범주형 피처를 다룰 때, 원-핫 인코딩(Oneot Encoding)과 같은 전통적인 인코 방식이 메모리와 계산 자원을 과도하게 소모하는 문제를 해결하기 위해 제안...
# 원-핫 인코딩 ## 개요 **원핫 인코딩**(One-Hot Encoding)은 범주형 데이터(c data)를 기계학습 모델이 이해할 있도록 수치형 데이터로 변환하는 대표적인 방법 중 하나입니다. 이 기은 각 범주)를 고유한 이진 벡터(binary vector)로 표현하며, 벡터 내에서 해당 범주에 해당하는 위치만 1로 설정하고 나머지 모든 위치는 0...
# 희소성 ## 개요 **희소성**(Sparsity은 데이터과학 및 머신러닝 분야에서 자주 등장하는 중요한 개념으로, 데이터의 대부분이 **0** 또는 비어 있는 상태를 의미합니다. 즉, 전체 데이터 구조 중에서 실제 유의미한 정보(비영 값)를 가진 요소의 비율이 매우 낮은 경우를 말합니다. 희소성은 텍스트 데이터, 추천 시스템, 네트워크 분석 등 다양...
희소성 ##요 자연어처리(NLP Natural Language Processing) 분야 **희소성**(sparsity)은 언어 데이터의 중요한 특 중 하나로, 고차원 벡터 공간에서 대부분의 요소가 0인 현상을 의미합니다. 이 특히 단어를 수 형태로 표현하는 **임베딩**(embedding) 기술의 초기 단계인 **희소 표현**(sparse repres...
단어 임베 ## 개요 **단어 임베딩**(Word Embedding)은 자연어처리(NLP, Natural Language) 분야에서 언어의 의미를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 수치화하는 핵심 기술입니다. 전통적인 자연어처리 방식에서는 단어를 단순한 식별자(ID) 또는 원-핫 인코딩(One-hot Encoding)으로 표현하여 단어 간의 의미적 유사성을 반...
# 밀집성 ## 개요 자연어처리(Natural Language Processing, N) 분야에서밀집성**(Density)은 언어의 의미를 수치적으로 표현하는 방식인 **임베딩**(ding)의 중요한 특성 중 하나를 의미합니다. 특히, 밀집성은 단, 문장, 문서를 고차원 벡터 공간에 표현할 때 그 벡터의 구성 방식과 밀도를 설명하는 개념으로, **희소성...
# Embedding ## 개요 **임베딩**(Embedding)은공지능, 특히 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 핵심적인 기술로 사용되는 **고차원 데이터를 저차원의 밀집 벡터**(dense vector)로 변환하는 과정을 의미합니다. 이 기술은 원시 데이터(예: 단어, 문장, 이미지, 사용자 행동)의 의미적 또는 ...
# Skip-gram ## 개요 **-gram**은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 널리 사용되는 **단어 임베딩**(Word Embedding) 기법 중 하나로, **워드투벡**(Word2Vec) 모델의 두 가지 아키텍처 중 하나이다. 다른 하나는 CBOW(Continuous Bag of Words)이...