반응형 Anomaly detection3 [홀로서기 #08] 이상 탐지(Anomaly Detection) 베이직. # 홀로서기 기획 연재물은 최근 개인 프로젝트를 진행하면서 겪은 어려움들을 기록한 지극히 개인적인 콘텐츠입니다. 하찮은 변명을 잠시.. 부트캠프 이후에 최근 데이터분석가로 취업하고, 포스팅 작업을 잠시 쉬었다. 그러면서 자연스럽게, 예전에 진행하던 데이터 프로젝트를 기록하지 못했다. 최근에 분석가로서 자신을 돌아보면서, 학문에 많이 소홀해졌다는 생각이 들어서, 이렇게 다시 포스트를 쓰고 있다. 이전 포스트를 확인해보니 이상탐지 모델링에 꽤나 진심이었던거 같기도 하다. 당시에 많은 논문들도 리뷰하면서 딥러닝 모델을 꾸렸었는데, 결론적으로 해당 프로젝트 모델 성능은 좋지 않았다. 원인을 생각해보면 하나는, 전처리 이슈, 다른 하나는 적합한 모델을 사용하지 않았다는 판단도 선다. 그래서 이상탐지와 관련한 기본.. 2022. 7. 13. Deep Semi-Supervised Anomaly Detection [Information] - Paper : Deep Semi-Supervised Anomaly Detection - Author : Lukas Ruff, Robert A. Vandermeulen, Nico Görnitz, Alexander Binder, Emmanuel Müller, Klaus-Robert Müller, Marius Kloft - 26 Sept 2019 (modified: 11 Mar 2020), ICLR 2020 Conference Blind Submission - URL : https://openreview.net/pdf?id=HkgH0TEYwH 일반적으로, Anomaly Detection은 비지도 학습을 가정한다. - 무엇이 정상이고 비정상인지 모르지만, 대부분의 데이터가 정상일 것.. 2022. 1. 14. Deep Learning Model for Anomaly Detection: Survey 1. What are Anomalies? 1) Anomaly v.s. Novelty - Anomaly : 정상 데이터와 본질적으로 다름 - Novelty : 정상 데이터와 본질적으로 같지만 유형이 다름 - ex) 호랑이가 정상데이터일 때, 백호는 Novelty, 그 밖에 말, 치타 등은 Anormaly (Figure 4) 2) Type of Anomalies - Point : 말 그대로 이상치 -> 정상과 본질적으로 다른 희소한 데이터(발생 빈도가 매우 낮음) - Contextual of Conditional : 조건부 이상치 -> 특정 조건이 충족될 때 이상치로 판단될 수 있음 - Collective or Group : 한 번 이상치가 발생할 때, 대규모로 발생하는 경우 ex. 디도스 공격 3) Lab.. 2022. 1. 9. 이전 1 다음 반응형
