인코더(Encoder)는 트랜스포머나 오토인코더 같은 다양한 AI·머신러닝 모델에서 사용되는 핵심 구성 요소입니다.
주요 역할은 텍스트, 이미지, 음성 등의 입력 데이터를 처리하여 밀집된 구조화 표현(임베딩 또는 잠재 공간 표현)으로 변환하는 것입니다.
이러한 표현은 입력의 핵심 특징과 맥락을 담고 있어, 모델이 후속 작업을 수행할 수 있도록 합니다.

작동 원리:

• 입력 처리(Input Processing)
인코더는 원시 입력 데이터를 토큰화하거나 분할하여(단어, 픽셀, 프레임 등) 처리할 수 있는 형태로 만듭니다.

• 특징 추출(Feature Extraction)
여러 층(layer)을 거치면서 입력 데이터 내 패턴과 관계를 식별하고, 이를 추상화된 표현으로 압축합니다.

• 출력 표현(Output Representation)
최종적으로 입력 데이터를 요약한 고정 크기의 벡터 또는 벡터 시퀀스를 출력합니다.
이 표현은 디코더, 분류기 등 다른 구성 요소에서 사용됩니다.

활용 사례:

• 자연어 처리(NLP):
트랜스포머 기반의 BERT, GPT에서 인코더가 텍스트의 의미적 정보를 추출

• 컴퓨터 비전(Computer Vision):
CNN 기반 인코더가 이미지를 특징 맵(feature map)으로 변환해 분류나 생성 작업 수행

• 음성 처리(Speech Processing):
오디오 신호를 인코딩해 음성 인식이나 화자 식별 등에 활용

• 오토인코더(Autoencoders):
입력 데이터를 잠재 공간(latent space)으로 압축하여 재구성 또는 이상 감지에 사용

중요성

인코더는 복잡하고 비정형적인 입력 데이터를 이해하고 구조화하는 데 필수적인 역할을 합니다.
원시 데이터를 구조화된 형식으로 변환함으로써, AI 시스템이 번역, 요약, 이미지 생성 등 다양한 작업을 효율적으로 수행할 수 있게 만듭니다.