잠재 공간
"오늘의AI위키"의 AI를 통해 더욱 풍부하고 폭넓은 지식 경험을 누리세요.
1. 개요
잠재 공간은 데이터 항목 집합과 유사성 함수가 주어졌을 때 임베딩을 생성하기 위해 개발된 기술로, 통계 기법 및 기계 학습 알고리즘을 활용한다. 잠재 공간 임베딩 모델에는 Word2Vec, GloVe, 샴 쌍둥이 네트워크, 변이형 오토인코더(VAE) 등이 있으며, 자연어 처리, 이미지 유사성, 추천 시스템 등 다양한 분야에 활용된다. 또한, 여러 유형의 데이터를 통합하고 분석하는 다중 모드 임베딩 기술은 이미지 캡셔닝, 시각적 질의 응답, 다중 모드 감성 분석 등 교차 모드 분석 및 작업에 기여한다. 잠재 공간과 다중 모드 임베딩은 정보 검색, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 추천 시스템, 의료, 소셜 시스템 등 광범위한 응용 분야에서 활용된다.
더 읽어볼만한 페이지
- 클러스터 분석 - 덴드로그램
덴드로그램은 데이터 분석에서 데이터 포인트 간 계층적 관계를 시각적으로 표현하는 나무 형태의 다이어그램으로, 군집 분석에서 클러스터 간 유사성을 나타내기 위해 활용되며 다양한 분야에 응용된다. - 클러스터 분석 - 혼합 모델
혼합 모델은 여러 확률 분포를 결합하여 전체 데이터 분포를 표현하는 통계적 모델로, 지도 및 비지도 학습의 장점을 활용해 데이터를 분석하고 분류하며, 가우스 혼합 모델과 같이 다양한 분야에서 활용되고, EM 알고리즘으로 매개변수를 추정하고 최적화한다. - 데이터 마이닝 - 클러스터 분석
클러스터 분석은 유사한 특성을 가진 데이터 객체들을 그룹으로 묶는 기계 학습 기법으로, 다양한 알고리즘과 모델을 기반으로 하며 여러 분야에서 활용되고 클러스터링 결과는 다양한 방식으로 평가된다. - 데이터 마이닝 - 이상 탐지
이상 탐지는 일반적인 관측치와 다른 이상치를 식별하여 침입 탐지, 사기 탐지 등에 활용되며, 통계적 방법, 밀도 기반 방법 등 다양한 방법이 존재하고 성능 평가를 위한 공개 데이터 세트가 사용된다. - 기계 학습 - 비지도 학습
비지도 학습은 레이블이 없는 데이터를 통해 패턴을 발견하고 데이터 구조를 파악하는 것을 목표로 하며, 주성분 분석, 군집 분석, 차원 축소 등의 방법을 사용한다. - 기계 학습 - 지도 학습
지도 학습은 레이블된 데이터를 사용하여 입력 데이터와 출력 레이블 간의 관계를 학습하는 기계 학습 분야로, 예측 모델 생성, 알고리즘 선택, 모델 최적화, 정확도 평가 단계를 거치며, 회귀 및 분류 문제에 적용되고 다양한 확장 기법과 성능 평가 방법을 활용한다.
| 잠재 공간 | |
|---|---|
| 개요 | |
| 유형 | 개념 |
| 분야 | 기계 학습 신경망 인공지능 |
| 상세 정보 | |
| 설명 | 데이터의 압축된 표현 또는 추상화 |
| 특징 | 저차원 공간 의미 있는 구조 데이터의 주요 특징 포착 |
| 활용 | 데이터 시각화 특징 추출 생성 모델 이상 감지 |
| 관련 개념 | |
| 관련 용어 | 임베딩 표현 학습 차원 축소 생성 모델 다양체 학습 |
2. 임베딩 모델
데이터 항목 집합과 유사성 함수가 주어졌을 때, 잠재 공간 임베딩을 생성하기 위해 다양한 임베딩 모델이 개발되었다. 이러한 모델은 통계 기법 및 기계 학습 알고리즘을 활용하여 임베딩을 학습한다. 일반적으로 사용되는 임베딩 모델에는 Word2Vec,[4] GloVe,[5] 샴 쌍둥이 네트워크,[6] 변이형 오토인코더(VAE)[7] 등이 있다.
2. 1. Word2Vec
Word2Vec은 자연어 처리(NLP)에서 사용되는 널리 알려진 임베딩 모델이다.[4] 대규모 텍스트 코퍼스에 대한 신경망을 훈련하여 단어 임베딩을 학습한다. Word2Vec은 단어 간의 의미적 및 구문적 관계를 포착하여 단어 유추와 같은 의미 있는 계산을 가능하게 한다.2. 2. GloVe
GloVe(단어 표현을 위한 전역 벡터)는 자연어 처리(NLP)를 위한 또 다른 널리 사용되는 임베딩 모델이다.[5] 코퍼스에서 얻은 전역 통계 정보와 로컬 컨텍스트 정보를 결합하여 단어 임베딩을 학습한다. GloVe 임베딩은 단어 간의 의미적 유사성 및 관계적 유사성을 모두 포착하는 것으로 알려져 있다.2. 3. 샴 쌍둥이 신경망
샴 쌍둥이 네트워크는[6] 유사성 기반 임베딩에 일반적으로 사용되는 신경망 아키텍처의 한 유형이다. 두 개의 동일한 하위 네트워크로 구성되어 두 개의 입력 샘플을 처리하고 각 임베딩을 생성한다. 샴 쌍둥이 네트워크는 이미지 유사성, 추천 시스템 및 얼굴 인식과 같은 작업에 자주 사용된다.2. 4. 변이형 오토인코더 (VAE)
변이형 오토인코더(VAE)는[7] 데이터를 인코딩하고 디코딩하는 것을 동시에 학습하는 생성 모델이다. VAE의 잠재 공간은 임베딩 공간 역할을 한다. 이미지 또는 오디오와 같은 고차원 데이터에 대해 VAE를 훈련함으로써 모델은 데이터를 압축된 잠재 표현으로 인코딩하는 것을 학습한다. VAE는 학습된 잠재 공간에서 새로운 데이터 샘플을 생성하는 능력으로 알려져 있다.3. 다중 모드 임베딩
다중 모드(Multimodality)는 단일 모델 또는 프레임워크 내에서 여러 모드 또는 유형의 데이터를 통합하고 분석하는 것을 말한다. 다중 모드 데이터를 임베딩하는 것은 이미지, 텍스트, 오디오 및 구조화된 데이터와 같은 서로 다른 데이터 유형 간의 관계와 상호 작용을 포착하는 것을 포함한다.[1]
3. 1. 다중 모드 임베딩 모델
다중 모드 임베딩 모델은 여러 모드의 정보를 융합하는 결합 표현을 학습하여 교차 모드 분석 및 작업을 가능하게 하는 것을 목표로 한다. 이러한 모델은 이미지 캡셔닝, 시각적 질의 응답 및 다중 모드 감성 분석과 같은 응용 프로그램을 가능하게 한다.[1]딥 다중 모드 네트워크 또는 다중 모드 트랜스포머와 같은 특수 아키텍처가 다중 모드 데이터를 임베딩하기 위해 사용된다.[1] 이러한 아키텍처는 서로 다른 유형의 신경망 모듈을 결합하여 다양한 모드의 정보를 처리하고 통합한다.[1] 결과적으로 생성된 임베딩은 서로 다른 데이터 유형 간의 복잡한 관계를 포착하여 다중 모드 분석 및 이해를 용이하게 한다.[1]
3. 2. 다중 모드 데이터 처리를 위한 특수 아키텍처
다중 모드 데이터를 임베딩하기 위해 딥 다중 모드 네트워크 또는 다중 모드 트랜스포머와 같은 특수 아키텍처가 사용된다. 이러한 아키텍처는 서로 다른 유형의 신경망 모듈을 결합하여 다양한 모드의 정보를 처리하고 통합한다. 결과적으로 생성된 임베딩은 서로 다른 데이터 유형 간의 복잡한 관계를 포착하여 다중 모드 분석 및 이해를 용이하게 한다.[1]4. 응용 분야
임베딩 잠재 공간과 다중 모드 임베딩 모델은 다양한 분야에서 수많은 응용 분야를 가지고 있다.
- 정보 검색: 데이터 포인트를 압축된 공간으로 표현하여 효율적인 유사성 검색 및 추천 시스템을 가능하게 한다.
- 자연어 처리: 단어 임베딩은 감성 분석, 기계 번역, 문서 분류와 같은 작업을 혁신했다.
- 컴퓨터 비전: 이미지 및 비디오 임베딩은 객체 인식, 이미지 검색, 비디오 요약과 같은 작업을 가능하게 한다.
- 추천 시스템: 사용자 선호도와 항목 특성을 파악하여 개인화된 추천을 가능하게 한다.
- 의료: 전자 건강 기록, 의료 영상, 유전체 데이터에 적용되어 질병 예측, 진단 및 치료에 활용된다.
- 소셜 시스템: 내부 이주 시스템,[8] 학술 인용 네트워크,[9] 및 세계 무역 네트워크[10]와 같은 소셜 시스템의 잠재 표현을 학습하는 데 사용될 수 있다.
4. 1. 정보 검색
임베딩 기술은 데이터 포인트를 압축된 공간으로 표현하여 효율적인 유사성 검색 및 추천 시스템을 가능하게 한다.[8][9][10]4. 2. 자연어 처리
단어 임베딩은 감성 분석, 기계 번역, 문서 분류와 같은 자연어 처리(NLP) 작업을 혁신했으며, 한국어 텍스트 분석에도 널리 활용된다.[8][9][10]4. 3. 컴퓨터 비전
이미지 및 비디오 임베딩은 객체 인식, 이미지 검색 및 비디오 요약과 같은 작업을 가능하게 한다.[8][9][10]4. 4. 추천 시스템
임베딩은 사용자 선호도와 항목 특성을 파악하여 개인화된 추천을 가능하게 한다.[8]4. 5. 의료
임베딩 기술은 질병 예측, 진단 및 치료를 위해 전자 건강 기록, 의료 영상 및 유전체 데이터에 적용되었다.[10]4. 6. 소셜 시스템
임베딩 기술은 내부 이주 시스템,[8] 학술 인용 네트워크,[9] 세계 무역 네트워크[10]와 같은 소셜 시스템의 잠재 표현을 학습하는 데 사용될 수 있다.참조
[1]
논문
Latent Space Cartography: Visual Analysis of Vector Space Embeddings
https://onlinelibrar[...]
2019-06
[2]
논문
Interpreting the Latent Space of GANs via Measuring Decoupling
https://ieeexplore.i[...]
2021-02
[3]
arXiv
Latent Space Oddity: on the Curvature of Deep Generative Models
2021-12-13
[4]
논문
Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality
https://proceedings.[...]
Curran Associates, Inc.
2013
[5]
서적
Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)
Association for Computational Linguistics
2014-10
[6]
Citation
Siamese Neural Networks: An Overview
https://doi.org/10.1[...]
Springer US
2021
[7]
논문
An Introduction to Variational Autoencoders
https://www.nowpubli[...]
2019-11-27
[8]
논문
Investigating internal migration with network analysis and latent space representations: an application to Turkey
https://doi.org/10.1[...]
2022-10-06
[9]
논문
Detecting trends in academic research from a citation network using network representation learning
2018-05-21
[10]
논문
The hidden hyperbolic geometry of international trade: World Trade Atlas 1870–2013
2016-09-16
[11]
저널
https://onlinelibrar[...]
[12]
저널
https://ieeexplore.i[...]
[13]
저널
https://arxiv.org/ab[...]
본 사이트는 AI가 위키백과와 뉴스 기사,정부 간행물,학술 논문등을 바탕으로 정보를 가공하여 제공하는 백과사전형 서비스입니다.
모든 문서는 AI에 의해 자동 생성되며, CC BY-SA 4.0 라이선스에 따라 이용할 수 있습니다.
하지만, 위키백과나 뉴스 기사 자체에 오류, 부정확한 정보, 또는 가짜 뉴스가 포함될 수 있으며, AI는 이러한 내용을 완벽하게 걸러내지 못할 수 있습니다.
따라서 제공되는 정보에 일부 오류나 편향이 있을 수 있으므로, 중요한 정보는 반드시 다른 출처를 통해 교차 검증하시기 바랍니다.
문의하기 : help@durumis.com