Data Science: 이론10 [Anomaly Detection] Isolation Forest 설명 목차 Introduction Anomaly detection 이란? Anomaly detection은 대다수의 정상 데이터들과 다른 양상을 보이는 희귀한 케이스를 탐지하는 걸 목표로 하는 Machine Learning의 연구분야 중 하나입니다. Anomaly detection이 사용될 수 있는 분야는 굉장히 다양한데, 대표적으로 금융회사에서 사기 고객을 판별하거나 (Fraud detection) 네트워크를 가지고 있는 포탈 회사에서 정상적이지 않은 접근을 탐지 (Network intrusion detection) 예들을 생각해 볼 수 있습니다. Anomaly detection 문제의 특성 Anomaly detection은 그 문제의 특성상 class의 imbalanced가 굉장히 심합니다. 극단적인 경우.. 2020. 5. 2. [cs231n] Lecture 11 | Detection and Segmentation Computing Vision Tasks Semantic Segmentaion 입력받은 이미지를 픽셀 단위로 classify 한다. 개별 픽셀이 어떤 레이블에 속하는지 알려준다. 하지만 같은 물체가 여러개 있을 때 따로 따로 인식하지 못한다. 학습을 시키려면 이미지 전체에 대해 CNN을 적용해야 하는데 이 방법은 엄청난 computing cost를 발생시킨다. 그래서 "down sampling" 과 "up sampling" 기법을 사용한다. up sampling 과정에서 원본이미지를 그대로 재현하지 못하고 pixel의 실추가 발생하는 문제가 있다. 이 문제를 해결한게 FCN(Fully Convolutional Network) 다. FCN 개발된 이후 segmentation의 성능이 월등히 좋아졌다. Cl.. 2019. 5. 15. 이전 1 2 3 다음
