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[선대] 5-4강. 주성분 분석 (PCA: Principal Component Analysis) 의 모든 것! | 고윳값 분해의 응용 1

#PCA #차원축소 #AE #manifold 혁펜하임 응원하기!: / 혁펜하임 혁펜하임 홈페이지: https://hyukppen.modoo.at/ 혁펜하임 인스타: / hyukppen --------------------------------------------- • 혁펜하임의 “퍼펙트” 신호 및 시스템 (Signals & Systems) • 혁펜하임의 "보이는" 선형대수학 (Linear Algebra) • LEVEL 0: AI를 위한 기초 수학 • LEVEL 0: 인스톨! 파이썬 • LEVEL 1: Easy! 딥러닝 • LEVEL 2: Legend 13 & TTT 도강하기 🙄 • 혁펜하임의 "면접의 신" • 혁펜하임의 “꽂히는” 딥러닝 (Deep Learning) • 혁펜하임의 “트이는” 강화 학습 (Reinforcement lear... • 혁펜하임의 “탄탄한” 컨벡스 최적화 (Convex Optimizat... --------------------------------------------- 0:00 - PCA의 목표 및 두 가지 의문 2:57 - 문제 정의 6:06 - 식 세우기 16:45 - 두 가지 의문 한방에 해결 20:07 - 차원 축소 24:10 - 고윳값 분해와 비교 25:20 - PCA 응용: 얼굴 인식 28:59 - AE (Autoencoder) 와 비교 35:30 - AE (manifold learning) [[ 실험 결과 ]] 39:19 - 마무리

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