터미널 임베딩은 주로 차원 축소와 데이터 구조화에 활용되지만, 더 넓은 응용 분야를 탐구하기 위해 다음과 같은 방법을 고려할 수 있습니다:
클러스터링 및 군집화: 터미널 임베딩을 사용하여 데이터를 클러스터링하고 군집화하는 데 활용할 수 있습니다. 군집 간 거리를 보존하는 터미널 임베딩은 군집화 작업에 유용할 수 있습니다.
이상 탐지: 이상 탐지(anomaly detection) 분야에서 터미널 임베딩을 활용하여 정상 데이터와 이상 데이터 간의 거리를 보존하고 이상을 탐지하는 데 활용할 수 있습니다.
추천 시스템: 터미널 임베딩을 사용하여 사용자와 아이템 간의 상호 작용을 저차원 공간으로 매핑하여 추천 시스템에 적용할 수 있습니다.
이미지 처리: 이미지 데이터의 특징을 추출하고 유사한 이미지를 검색하는 데 터미널 임베딩을 활용할 수 있습니다.
자연어 처리: 자연어 처리 분야에서 단어나 문장을 저차원 공간으로 임베딩하여 의미론적 유사성을 파악하거나 문서 분류에 활용할 수 있습니다.
이처럼 터미널 임베딩은 다양한 응용 분야에 적용될 수 있으며, 새로운 방법론과 기술을 통해 더 다양한 분야에 적용할 수 있습니다.