희소모델링의 의미와 개념에 대해 알아봅시다.
희소 모델링의 의미와 개념 이해
Sparse Modeling은 적은 양의 데이터에서 특징을 추출하여 데이터를 분석하는 방법을 말합니다. 희소 모델링은 정보의 양에 관계없이 본질적으로 제한된 양의 정보입니다. 본질에만 초점을 맞춘 과학적인 모델링 기법을 말합니다. 희소 모델링에서는 많은 정보의 본질에만 초점을 맞추면 나머지 정보의 대부분은 거의 불필요한 것으로 간주됩니다. 컴퓨터가 주어진 동물의 사진을 통해 그 사진이 어떤 동물인지 인식하고 판단하려면 해당 동물의 사진이 필요하다. 동물의 종류를 판단하는 데 필요한 소량의 정보만으로도 사진이 어떤 동물인지 판단하기에 충분합니다. 사진에서 해당 특징만 추출할 수 있다면 적은 양의 데이터로도 분석과 판단이 가능하다.
희소 모델링 의미 및 개념 설명
희소 모델링(Sparse Modeling)이란 데이터가 희소하다는 전제 하에 특징 추출을 통한 분석 및 해석 방법을 사용하여 데이터를 모델링하거나 인코딩하는 것을 의미합니다. 희소 모델링은 특징 추출을 통해 데이터를 분석하고 해석하는 방법입니다. 이는 크게 보이지만 실제로는 소수의 지배적인 요소들이 그 대상을 채우고 있다는 것을 의미한다. 고차원 벡터 관측 데이터로 데이터 모델을 구축하려면 많은 양의 데이터가 필요하지만, 희박하게 구조화된 데이터는 소량 필요합니다. 이를 통해 충분한 모델 구축이 가능하다. 희소 모델링(Sparse Modeling)은 실제로 필요한 정보를 결정하고 추출하는 방법을 사용합니다. Sparse 모델링을 통해 사람의 얼굴 사진에 대한 이미지 보정이 가능합니다. 사람의 얼굴 사진이 흐릿하더라도 사진 속 사람 얼굴의 눈과 코의 위치를 확인하고 이를 통해 이미지 보정을 수행하면 얼굴이 선명한 사진으로 복원될 수 있다. 뇌의 처리 방식을 살펴보면 마찬가지로 사람의 얼굴도 선명한 사진으로 복원할 수 있다. 뇌에는 수많은 뉴런이 있습니다.실제로 인간의 뇌는 이러한 뉴런을 모두 사용하는 것이 아니라, 당시에 필요한 뉴런만 처리한다. 이것이 인간의 뇌가 뉴런을 효율적으로 사용하는 방법입니다. 따라서 인간의 뇌도 희소 모델링으로 해석될 수 있습니다. 희소 코딩이란 적은 수의 요소로 정보를 표현하는 것을 말합니다. 희소한 데이터가 좋은 것은 아니지만, 효율적으로 사용하고 메모리 용량을 절약할 수 있다는 장점도 있습니다. 희소 모델링은 선형 방정식을 사용합니다. 희소 모델링의 선형 방정식에는 계수가 있습니다. , 변수, 결과 값이 모두 행렬 구조로 되어 있습니다. 희소 모델링의 선형 방정식에서 결과 값은 관측 데이터이고 계수는 기본 세트 또는 사전입니다. 변수는 찾아야 할 값입니다. 그러나 얻어야 할 변수 값이 주어진 방정식보다 훨씬 크기 때문에 희소 모델링에서는 원하는 값을 얻기 위해 얻어야 하는 값이 희소 해라고 가정합니다. 희소 솔루션은 대부분 0이고 0이 아닌 변수가 적은 솔루션입니다. 희소 모델링에는 네 가지 유형의 희소 솔루션이 있습니다.[스파스 모델링의 스파스 솔루션 4가지]
수학에서 정규화(Norm)란 벡터 공간이나 행렬에 포함된 모든 값의 절대 길이나 크기를 지정하는 함수를 말합니다. L1 정규화(올가미 회귀)는 기계 학습에서 과잉 학습을 억제하는 데 사용됩니다. 이는 이 효과에 적용되는 정규화 용어 중 하나입니다. 이는 계수가 증가하는 것을 방지할 뿐만 아니라 시스템의 공간적 특성으로 인해 불필요한 변수를 줄이는 변수를 선택하는 데 사용할 수 있는 방법입니다. 데이터가 적다면 희소 모델링을 시도해 볼 수 있습니다.