[RASA] 기본 지원하는 pipeline 정리(영어 잘 못)

Rasa Pipeline ✔️알고 가야할 지식 cf) 희소 특성과 밀집 특성의 주요 차이는 특성 벡터의 표현 방식에 있습니다. 밀집 특성 (Dense Features): 대부분이 0이 아닌 값을 가지는 특성 벡터입니다. 대부분의 기계 학습 모델에서 사용됩니다. 실제 값이 들어있기 때문에 연속적이고 부드러운 변화를 표현할 수 있습니다. 대표적으로 신경망에서 사용되며, 이 모델은 보통 밀집한 실수 값을 입력으로 처리합니다. 희소 특성 (Sparse Features): 대부분이 0인 값을 가지는 특성 벡터입니다. 데이터가 특정 위치에만 관측되는 경우에 효과적입니다. 메모리를 효율적으로 사용할 수 있으며, 대규모 데이터셋에서 유용합니다. 대표적으로 텍스트 데이터에서 사용되는 TF-IDF 벡터, 원-핫 인코딩된 ..

2023.12.14