Autoencoder는 인공신경망의 한 유형으로, 입력 데이터를 받아 그대로 재생하는 것을 목표로 합니다. 즉, 주어진 데이터를 학습하여 다시 원본과 같은 형태로 출력하도록 훈련시키는 모델입니다.

 

자세히 설명하면, Autoencoder는 'Encoder'와 'Decoder' 두 가지 부분으로 구성됩니다. Encoder는 입력 데이터를 압축하여 저차원의 표현(feature)으로 변환하고, Decoder는 이 저차원적인 표현을 다시 원본 데이터로 복원합니다. 

 

이 과정에서 Encoder는 데이터의 중요한 특징만 추출하여 저장하며, Decoder는 이 추출된 정보를 기반으로 원본 데이터를 재구성합니다. Autoencoder는 데이터 축소, 노이즈 제거, 이상값 감지 등 다양한 분야에 활용됩니다.