Machine Learning Tasks/Anomaly Detection (10) 썸네일형 리스트형 Deep Semi-Supervised Anomaly Detection 일반적으로 anomaly detection은 비지도 학습을 가정합니다. 무엇이 정상이고 비정상인지 모르지만 대부분의 데이터가 정상일 것이다라고 가정하고 학습을 진행합니다. 하지만 이상 탐지 문제에서 도메인 전문가들에 의한 라벨 데이터가 주어지는 경우도 많습니다. 즉, 라벨이 되어 있지 않은 데이터 이외에도 정상, 비정상 라벨이 되어 있는 데이터도 존재하는 것이죠. 이 논문은 정상, 비정상으로 라벨링된 데이터를 포함한 semi-supervised 이상 탐지 방법론을 제안하여 라벨링된 데이터를 이용해 기존 비지도 학습 기반 이상 탐지보다 더 높은 성능을 보였습니다. 먼저 semi-supervised (준지도) 의 개념을 먼저 짚고 넘어가야합니다. 준지도 학습은 라벨링되지 않은 데이터와 라벨링된 데이터 모두 .. Deep One-Class Classification 이 논문은 ICML 2018에 발표된 논문으로 이전의 이상 탐지는 One Class SVM (OC-SVM) 이나 Kernel Density Estimation (KDE) 등의 전통적인 방법을 사용하거나 다른 목적으로 훈련된 deep neural networks를 이상 탐지에 전용하여 사용했습니다. 이 논문은 이상 탐지를 위해 밑의 그림과 같은 Deep Support Data Description (Deep SVDD) 모델을 제안합니다. 위 그림을 보시면 Deep SVDD는 $\phi(;W)$로 표현된 neural networks 가 데이터 $X$를 feature space $F$로 변환합니다. 변환할 때, 대부분의 데이터가 feature space 상의 중심 $c$에서 반경 $R$을 가진 hypersph.. 이전 1 2 다음
