슈퍼짱짱

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..

주피터 노트북에서 마크다운을 활용하는 여러가지 기능들을 소개하고자 한다. 마크다운이란? 먼저, 마크다운이란 일반 텍스트 문서의 양식을 편집하는 문법으로, HTML의 형태로 변환이 가능하다. 마크다운은 HTML과 아주 깊게 연관되어 있어, 웹 프로그래밍 중 HTML 문법을 알고 있다면 더욱 다양한 활용이 가능하다. 1. 마크다운 사용하기 주피터 노트북에서 마크다운을 사용하려면 먼저, Code Cell 에서 Markdown Cell 로 변경해 주어야 한다. 변경하는 방법은 다음과 같다. 1. esc + m 2. Cell -> Cell Type -> Markdown 첫 번째 방법은 단축키를 활용하는 방법으로, 마크다운 셀로 변경하고자 하는 셀을 클릭 후, esc로 커서를 없애주고, m을 눌러 마크다운 셀로 변..

최종적으로 다음과 같이 group별로 Scatter 혹은 boxplot의 색상도 다르고, layout이 자유분방한 그래프를 그릴 것이다. 데이터는 numpy와 pandas를 활용하고, scatter와 boxplot은 matplotlib을 활용하며, Layout은 matplotlib의 gridspec를 활용한다. 1. Import Library 위에서 언급했듯, numpy, pandas, matplotlib 등 필요한 라이브러리를 불러온다. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import gridspec 2. Create Data Set x와 y, group으로 이루어진 50개의 data..

2021.05.24 - [통계 지식/시계열자료 분석] - 시계열 분해란?(Time Series Decomposition) :: 시계열 분석이란? 시계열 데이터란? 추세(Trend), 순환(Cycle), 계절성(Seasonal), 불규칙 요소(Random, Residual) 시계열 분해란?(Time Series Decomposition) :: 시계열 분석이란? 시계열 데이터란? 추세(Trend), 순환(Cycle), 시계열 데이터란? 시간에 순차적으로 관측한 값들의 집합이며, 예측 모델에서 시간을 변수로 사용하는 특징이 있다. 시계열 데이터 분석이란? 과거 데이터의 패턴을 분석하여 미래의 값을 예측 leedakyeong.tistory.com 2021.05.24 - [통계 지식/시계열자료 분석] - ARIM..

2021.05.24 - [통계 지식/시계열자료 분석] - 시계열 분해란?(Time Series Decomposition) :: 시계열 분석이란? 시계열 데이터란? 추세(Trend), 순환(Cycle), 계절성(Seasonal), 불규칙 요소(Random, Residual) 시계열 분해란?(Time Series Decomposition) :: 시계열 분석이란? 시계열 데이터란? 추세(Trend), 순환(Cycle), 시계열 데이터란? 시간에 순차적으로 관측한 값들의 집합이며, 예측 모델에서 시간을 변수로 사용하는 특징이 있다. 시계열 데이터 분석이란? 과거 데이터의 패턴을 분석하여 미래의 값을 예측 leedakyeong.tistory.com 2021.05.24 - [통계 지식/시계열자료 분석] - ARIM..

앞 서, 시계열 데이터와 시계열 분석에 대한 간단한 설명과 시계열 분해법에 대해 설명했다. 2021.05.24 - [통계 지식/시계열자료 분석] - 시계열 분해란?(Time Series Decomposition) :: 시계열 분석이란? 시계열 데이터란? 추세(Trend), 순환(Cycle), 계절성(Seasonal), 불규칙 요소(Random, Residual) 시계열 분해란?(Time Series Decomposition) :: 시계열 분석이란? 시계열 데이터란? 추세(Trend), 순환(Cycle), 시계열 데이터란? 시간에 순차적으로 관측한 값들의 집합이며, 예측 모델에서 시간을 변수로 사용하는 특징이 있다. 시계열 데이터 분석이란? 과거 데이터의 패턴을 분석하여 미래의 값을 예측 leedakyeo..

시계열 데이터란? 시간에 순차적으로 관측한 값들의 집합이며, 예측 모델에서 시간을 변수로 사용하는 특징이 있다. 시계열 데이터 분석이란? 과거 데이터의 패턴을 분석하여 미래의 값을 예측하는 방법으로, 과거의 패턴이 미래에도 지속된다는 데이터의 안정성이 기본적인 가정으로 필요하다. 시계열 분해법이란? What is Time Series Decomposition? 시계열 데이터를 추세/순환/계절/불규칙 요소로 분해하는 기법이다. 추세(Trend)란? 데이터가 장기적으로 증가하거나 감소하는 것이며, 추세가 꼭 선형적일 필요는 없다. 순환(Cycle)이란? 경기변동과 같이 정치, 경제, 사회적 요인에 의한 변화로, 일정 주기가 없으며 장기적인 변화 현상이다. 계절성(Seasoanl)이란? 주, 월, 분기, 반기..

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..

(나를 위한) 평소 고정으로 사용하는 마크다운 옵션들 정리 1. Markdown --- title: "[Title]" author: "by SK C&C 이다경 선임 - 2021/04/29" output: rmdformats::readthedown: code_folding: hide number_sections: TRUE toc_depth: 4 --- > Description ```{r setup, include=FALSE} knitr::opts_chunk$set(echo=TRUE, warning=FALSE, message=FALSE, results = 'asis') options(warn = F, scipen = 100, digits = 3) # Library library(tidyverse) libra..

2020.07.31 - [R/MarkDown] - [R Markdown] for loop로 chunk 여러개 만들기 2020.12.22 - [R/MarkDown] - [R Markdown] DT datatable 커스터마이징 :: 파라미터 알아보기 DT 패키지의 datatable을 Rmarkdown에서 for loop로 찍어낼 때, 다음과 같이 보여주고자 하는 데이터 개수에 따라 다음 테이블과 거리가 너무 멀거나, 너무 가까워 겹치는 경우가 발생하기도 한다. for (i in c(1,5,10)) { print(htmltools::tagList(DT::datatable(cars[1:i,]))) cat("\n\n \n\n") } 첫 번째 테이블은 1개 row만 보여줄 때, 아래 테이블은 5개 row만 보여줄..