Classical Computing 한계 극복을 위한 Quantum-AI 하이브리드 패러다임 전환
From the Renaissance to the Quantum Dawn: AI, Computation, and the Next Paradigm Shift
Covariance Matrix 기반 차원 축소로 데이터 분산 95% 이상 보존
PCA (Principal Component Analysis): Finding the Hidden Structure in High‑Dimensional Data
PCA 기반 차원 축소로 정보 손실 5% 미만 유지 및 데이터 55% 압축 달성
68. PCA: Shrinking Data Without Losing Information
PCA와 t-SNE를 통한 고차원 데이터의 효율적 차원 축소 및 시각화 전략
Dimensionality Reduction in Machine Learning: PCA and t-SNE.
TensorFlow.js 없이 200KB Pure JS로 구현한 Autoencoder 기반 Deepfake 분석
Deepfakes Explained — From Vectors to the Decoder Swap (Interactive)
Kusupati et al.이 Matryoshka Representation Learning 방식으로 임베딩 모델을 학습시켜 원본 크기의 8.3%만 사용하면서 98.37% 성능 유지
🪆 Introduction to Matryoshka Embedding Models