SOM에 대하여

SOM에 대하여 알아본 글입니다.

안녕하세요!

오늘은 SOM에 대해 알아보겠습니다.

자기조직화지도 (Self-Organizing Map, SOM)는 비지도 학습 알고리즘으로, 고차원의 데이터를 저차원의 격자 구조에 사상시키는 데 사용됩니다.

아래에서 SOM에 대해 설명하겠습니다.

동작 원리

경쟁 학습

입력 데이터와 가장 가까운 뉴런(유닛)을 선택하고, 선택된 뉴런과 그 주변의 뉴런들이 입력 데이터를 통해 경쟁하며 학습합니다.

이웃 관계 조정

학습 초기에는 주변 뉴런들과의 연결이 강하고, 시간이 지날수록 주변 뉴런들과의 연결이 약해지도록 점진적으로 조정됩니다.

맵의 형성

이러한 과정을 통해 입력 데이터의 특성을 보존하면서 저차원의 격자 구조에 사상시키며, 입력 데이터 간의 유사성을 시각적으로 파악할 수 있는 맵을 형성합니다.

주요 특징

비선형 사상

SOM은 비선형 사상을 수행하므로, 복잡한 데이터의 구조를 보존하면서 저차원으로 투영할 수 있습니다.

시각화

저차원의 격자 구조에 데이터를 사상시키므로, 데이터 간의 유사성을 시각적으로 파악할 수 있는 맵을 형성합니다.

활용

패턴 인식

이미지나 음성과 같은 데이터의 패턴을 인식하는 데 사용됩니다.

클러스터링

데이터의 유사성을 기반으로 군집화하여 시각적으로 표현하는 데 사용됩니다.

주의사항

하이퍼파라미터 설정

SOM의 학습률, 이웃 관계 조정 등의 하이퍼파라미터 설정이 결과에 영향을 줄 수 있으므로 주의가 필요합니다.

차원 축소

고차원의 데이터를 저차원으로 사상하는 과정에서 정보의 손실이 발생할 수 있으므로, 이에 대한 고려가 필요합니다.

마치며

자기조직화지도는 다양한 분야에서 데이터의 구조를 파악하고 시각적으로 표현하는 데 활용되며, 데이터의 특성을 보존하면서 저차원으로 투영하는 강력한 비지도 학습 알고리즘입니다.

감사합니다!