사실 다른 모델들과 비교하면 Autoencoder를 높은 벽이라 부르기 어렵습니다. 오히려 쉬운 편이라고 볼 수 있습니다. 그런데 제가 어렵게 느꼈습니다. 그러면 개인적으로는 높은 벽이라 부를 수 있겠죠.. 오토 인코더는 기본적으로 비지도 학습이라고 봅니다. 그 이유는 따로 레이블 되어 있지 않기 때문이죠. 레이블이 없는 문제는 보통 지도 학습이라고 보지 않습니다. 오토 인코더는 latent representation(잠재 표현)이 입력 데이터의 밀집 표현을 학습하는 인공 신경망입니다. 또는 입력 데이터의 패턴을 학습해 비슷한 데이터를 생성해내는 알고리즘이라고 보면 됩니다. 그래서 입력 데이터를 차원 축소해 낮은 화질의 이미지를 생성하거나 오토 인코더 그 자체로 feature-extraction 하는 알..
