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생성형 모델 (Generative Models) 기존 데이터의 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 모델이미지 생성, 텍스트 생성, 음성 합성 등 다양한 분야에서 사용됨  GAN (Generative Adversarial Network) 2014년 Ian Goodfellow 등에 의해 제안된 생성형 신경망 모델 두 개의 신경망, 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)로 구성됨생성자: 가짜 데이터를 생성판별자: 진짜/가짜를 판별두 모델은 적대적으로 경쟁하며 함께 학습함  동작 원리 생성자 (Generator) 입력: 랜덤 노이즈 벡터 z (보통 정규분포에서 샘플링)출력: 가짜 데이터 G(z) 생성 목표: 판별자를 속일 정도로 진짜 같은 데이터 생성 판별자 (Discriminato..

오토인코더 (Autoencoder) 입력 데이터를 압축(인코딩)하고, 다시 복원(디코딩)하는 비지도 학습 모델 입력값을 출력값과 가깝게 만드는 방향으로 학습하며, 입력 데이터를 효율적으로 표현하는 잠재 벡터(latent vector)를 학습함  주요 활용 분야차원 축소 (Dimensionality Reduction)노이즈 제거 (Denoising)이상 탐지 (Anomaly Detection)생성 모델 기반 (VAE, GAN 등) 동작 원리 인코더 (Encoder) 입력 데이터를 저차원 잠재 공간으로 압축입력 x 를 잠재 변수 z로 변환𝑥 = f(𝑥) = σ(Wₑ 𝑥 + bₑ) → 중요한 특징을 추출하고, 입력 데이터를 압축  디코더 (Decoder) 잠재 변수 z를 원래의 입력과 유사한 데이터 x̂..