오토인코더 (Autoencoders) 가 뭐죠?

Autoencoder(오토인코더)는 비지도학습 기법 중 하나로, 입력 데이터의 특징을 학습하고 재구성하는 신경망 모델입니다. 이 모델은 데이터의 저차원 표현(인코딩)과 원본 데이터의 재구성(디코딩)을 수행하여 데이터의 중요한 특성을 추출합니다. 아래의 파이썬 예제를 통해 Autoencoder의 작동 방식을 설명해드리겠습니다.

 

 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
 
# 예제 데이터 생성 (1차원 데이터)
data = np.random.rand(1000, 1)
 
# 모델 구성
input_dim = data.shape[1]  # 입력 차원
encoding_dim = 2  # 인코딩 차원
 
input_data = Input(shape=(input_dim,))
encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu')(input_data)
decoded = Dense(input_dim, activation='sigmoid')(encoded)
 
autoencoder = Model(input_data, decoded)
 
# 모델 컴파일 및 학습
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
autoencoder.fit(data, data, epochs=50, batch_size=32)
 
# 인코더 모델 생성
encoder = Model(input_data, encoded)
 
# 디코더 모델 생성
encoded_input = Input(shape=(encoding_dim,))
decoder_layer = autoencoder.layers[-1]
decoder = Model(encoded_input, decoder_layer(encoded_input))
 
# 재구성된 데이터 생성
reconstructed_data = autoencoder.predict(data)
 
# 시각화
plt.scatter(data, data, color='blue', label='Original Data')
plt.scatter(reconstructed_data, reconstructed_data, color='red', label='Reconstructed Data')
plt.xlabel('Input Data')
plt.ylabel('Reconstructed Data')
plt.legend()
plt.show()

이 예제에서는 1차원 데이터를 사용하여 Autoencoder를 학습합니다. 모델은 인코더와 디코더로 구성되어 있으며, 각각은 전체 모델의 일부로 정의됩니다. 인코더는 입력 데이터를 저차원의 표현으로 변환하고, 디코더는 인코딩된 데이터를 다시 원래의 차원으로 재구성합니다.

모델을 학습시키고 나면, 입력 데이터와 재구성된 데이터를 시각화하여 비교할 수 있습니다. 원본 데이터와 재구성된 데이터가 유사한 패턴을 가지는 것을 확인할 수 있습니다. 이는 Autoencoder가 입력 데이터의 특징을 학습하고 잘 추출하여 원본 데이터를 재구성하는 능력을 갖고 있음을 보여줍니다.

Autoencoder는 데이터의 특성 추출, 잡음 제거, 차원 감소 등 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있습니다.