임베딩과 표현 학습
임베딩(Embedding)은 고차원의 이산적 데이터(단어, 문장, 이미지)를 저차원의 연속적 벡터 공간에 매핑하는 기법입니다. 유사한 의미를 가진 데이터가 벡터 공간에서 가까이 위치하도록 학습됩니다.| 순서 | 주제 | 핵심 내용 |
|---|---|---|
| 1 | 단어 임베딩 | Word2Vec, GloVe, FastText |
| 2 | 문장 임베딩 | Sentence-BERT, E5, BGE |
| 3 | 대조 학습 | SimCLR, CLIP, InfoNCE |
텍스트와 이미지를 벡터 공간에 표현하는 임베딩 기법의 원리와 활용
| 순서 | 주제 | 핵심 내용 |
|---|---|---|
| 1 | 단어 임베딩 | Word2Vec, GloVe, FastText |
| 2 | 문장 임베딩 | Sentence-BERT, E5, BGE |
| 3 | 대조 학습 | SimCLR, CLIP, InfoNCE |