반응형

AI/Anomaly Detection 3

Isolation Forest (for Anomaly Detection)

Anormaly Detection 방법 중 하나인 Isolation Forest에 대해 알아보겠다. IF(= Isolation Forest)는 Unsupervised Anomaly Detection 중 하나이며, Novelty 보다는 Outlier Detection 방법이다. Anomaly Detection이 무엇인지, Label에 따라 Supervised, Unsupervised, Semi-Supervised Learing, Abnormal의 종류인 Novelty, Outlier 등 기본적인 것들은 이전 포스팅에 설명해놓았다. 2021.05.12 - [AI/Anomaly Detection] - Anomaly Detection by Auto Encoder Anomaly Detection by Auto E..

RaPP(Novelty Detection with Reconstruction along Projection Pathway) 구현 :: Tensorflow, mnist

2020년 4월에 ICLR 개재된 RaPP를 Tensorflow로 구현해보았다. 논문 링크 : https://openreview.net/forum?id=HkgeGeBYDB RaPP: Novelty Detection with Reconstruction along Projection Pathway A new methodology for novelty detection by utilizing hidden space activation values obtained from a deep autoencoder. openreview.net 참고 링크 : https://makinarocks.github.io/rapp/ RaPP - Novelty Detection with Reconstruction along Proje..

AI/Anomaly Detection 2021.06.21 (7)

Anomaly Detection by Auto Encoder

Auto Encoder로 Anomaly Detection 하는 방법 설명 및 Kaggle 사례 소개 오토인코더로 이상치를 탐지하는 방법에 대해 설명하기에 앞서, 이상 탐지가 무엇인지 간단히 설명하겠다. 1. Anomaly Detection이란? Normal(정상) Sample과 Abnomal(비정상, 이상치, 특이치) Sample을 구별해내는 문제로, 제조업/CCTV/의료 영상/Social Network 등 다양한 분야에서 응용되고 있다. 출처 : github.com/hoya012/awesome-anomaly-detection 위 그림에서 왼쪽 그림은 시계열 데이터로, 일정 주기로 일정 패턴을 보이다가 이상치를 보이는 부분이 있다. 오른쪽 그림은 이미지 데이터로, 역시 이상치를 보이는 부분이 있으며, 이..

반응형