# [[원-핫 인코딩 (One-hot Encoding)]]

## 📌 Brief 기Summary
원-핫 인코딩(One-hot Encoding)은 기계 학습 및 검색 랭킹 모델 등에서 범주형 특징(Categorical features)을 여러 개의 이진 레이블(Binary labels) 형태로 변환하여 표현하는 데이터 인코딩 방식입니다 [1]. 주로 특징 엔지니어링(Feature engineering) 단계에서 정수형 레이블 대신 사용되며, 모델이 범주형 데이터를 명확하게 인식하고 학습할 수 있도록 돕습니다 [1]. 다만 제공된 소스 내에서 원-핫 인코딩의 원리나 수학적 배경에 대한 깊이 있는 설명은 확인되지 않으며, 소스에 관련 정보가 부족합니다.

## 📖 Core Content
* **범주형 데이터의 이진화 처리**
  학습을 위한 특징 엔지니어링 과정에서는 수집된 사용자 및 문서 속성을 모델이 처리할 수 있는 숫자 형태로 변환해야 합니다. 이때 범주형 특징을 정수(integers) 형태의 레이블로 표현할지, 아니면 다수의 이진 레이블(multiple binary labels)을 사용하는 원-핫 인코딩 방식을 사용할지 결정하게 됩니다 [1].

* **검색 최적화 및 개인화 모델에서의 활용 사례**
  원-핫 인코딩은 LTR(Learning-to-Rank) 모델을 통한 개인화 검색에서 구체적인 사용자 및 문서 특징을 인코딩하는 데 활용됩니다.
  * **위치 정보 인코딩:** 예를 들어, '프랑스 출신(from France)'이라는 위치 특징의 중요도를 학습하기 위해, 사용자 검색과 문서 양쪽의 위치 특징에 원-핫 인코딩을 적용할 수 있습니다 [2].
  * **장르 정보 인코딩:** 음악 검색 엔진을 구축할 때, 사용자의 음악 청취 기록을 바탕으로 파악한 '장르' 선호도를 특징 추출(Feature extraction) 단계에서 원-핫 인코딩하여 훈련용 데이터로 활용합니다 [3].

* 소스에 관련 정보가 부족합니다.

## ⚖️ Trade-offs & Caveats
제공된 소스 데이터에는 원-핫 인코딩 기술을 선택했을 때 발생할 수 있는 기술적 부작용, 차원 수 증가로 인한 컴퓨팅 제약 사항, 혹은 반대 급부(Trade-off)에 대한 구체적인 설명이나 주의사항이 포함되어 있지 않습니다. 

소스에 관련 정보가 부족합니다.

---
*Last updated: 2026-05-04*