아날로그와 디지털사이

기본적인 내용은 '핸즈온 머신러닝'에 기반합니다. ​ *Index* 0. Intro 1.차원의 저주 2. 차원 축소를 위한 접근 방법 3. PCA 4. 커널 PCA 5.LLE 6. 다른 차원 축소 기법 0. Intro ​ 본 내용에 들어가기에 앞서 차원 축소를 인코딩으로 해석하면 쉽게 이해가 가능합니다. 고화질 영상을 해상도를 낮게 조정하여 인코딩 하는 경우 화질은 낮아지지만 용량은 감소합니다. 일부 정보(인코딩의 경우는 화질이겠죠?)가 유실되긴 하지만 영상을 재생하는 것에는 큰 문제가 없습니다. ​ 차원 축소를 고려하기 전에는 훈련이 느린지 먼저 원본 데이터로 시스템을 훈련해봐야 합니다. 경우에 따라 잡음이나 불필요한 세부사항을 걸러내므로 성능을 높일 수 있지만 일반적으로는 훈련 속도만 빨라지기 때문입..