전체 글 썸네일형 리스트형 [ML] 이상 징후 탐지(Anomaly Detection) 3 이상 징후 탐지(Anomaly Detection) 이상 징후 탐지는 데이터에서 비정상적인 패턴을 식별하는 과정입니다. 이 과정은 다양한 분야에서 중요한 역할을 하며, 사이버 보안, 의료 진단, 산업 시스템의 고장 감지, 금융 사기 방지 등에 널리 사용됩니다.이와 관련해서 자세한 사항은 아래 포스팅을 참고하시기 바랍니다. [ML] 이상 징후 탐지(Anomaly Detection)이상 징후란? 이상 징후 탐지(Anomaly Detection)는 데이터에서 비정상적인 패턴이나 이상한 행동을 식별하는 기술입니다. 이 방법은 다양한 분야에서 활용되며, 보통 데이터에서 일반적으로 관찰되yeonjinj.tistory.com 이상 징후 탐지의 종류 이상 징후 탐지에는 다음과 같은 종류가 있습니다. 1. 통계적 .. 더보기 각 분야 별 딥러닝 논문 추천 - 이미지 Introduction 우리는 현재 인공지능(AI)과 딥러닝의 시대를 살고 있으며, 이 기술들이 사회 전반에 걸쳐 광범위한 변화를 가져오고 있습니다. 딥러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 여러 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 예를 들어, 의료 영상 분석에서는 딥러닝 모델을 사용하여 질병을 진단하고, 자동차 산업에서는 자율 주행 기술의 핵심 요소로 활용되고 있습니다.기술의 발전, 데이터의 폭발적인 증가로 인해 딥러닝 관련 논문의 수 또한 엄청나게 증가하는 추세를 보이고 있습니다. 이러한 추세는 딥러닝이 학계와 산업계에서 얼마나 주목받고 있는지를 강조하는 동시에, 연구개발에 대한 투자와 기대가 증가하고 있음을 의미합니다.기술과 과학 분야에서 발전 속도가 빠른 만큼, 딥러닝 학계에서는 5.. 더보기 [ML] 이상 징후 탐지(Anomaly Detection) 2 이상 징후의 분류이상 징후는 다음 범주 중 하나에 속합니다.데이터 포인트 기반 이상 징후(Point Anomalies)상황 기반 이상 징후(Contextual Anomalies)패턴 기반 이상 징후(Collective Anomalies) 데이터 포인트 기반 이상 징후(Point Anomalies)데이터 세트 내에서 다른 데이터와 현저하게 다른 행동을 보이는 개별 데이터 포인트를 지칭 이러한 유형의 이상징후는 한 데이터 포인트가 전체 데이터 집합의 패턴이나 통계적 범위와 맞지 않을 때 발생하며, 가장 기본적이고 널리 인식되는 이상징후 유형입니다.특징독립성: 이상 징후는 다른 데이터 포인트와의 관계 없이 개별적으로 식별됩니다.극단성: 일반적으로 데이터 세트의 평균, 중앙값, 또는 기타 중심 경향성 지표로부터.. 더보기 [NLP] Transformer (Attention Is All You Need) NLP에 혁신적인 바람을 일으킨 attention 및 transformer 논문입니다. 발간된 지는 시간이 꽤 됐지만, 자연어처리 과정에서 꼭 읽어보면 좋을 거 같아 정리했습니다. Abstract순환 및 합성곱 신경망을 대체할 새로운 네트워크 구조인 Transformer를 제안했습니다. 이 구조는 오로지 attention 메커니즘에 기반하며, 기계 번역 작업에서 우수한 품질, 높은 병렬 처리 능력, 그리고 짧은 훈련 시간을 제공합니다. Transformer는 WMT 2014 영어-독일어 번역에서 기존 최고 점수를 2 BLEU 이상 뛰어넘는 28.4 BLEU를, 영어-프랑스어 번역에서는 41.8 BLEU를 달성하며 새로운 기록을 세웠습니다. 또한, 이 모델은 영어 구문 분석 작업에도 성공적으로 적용되었습니.. 더보기 Llama3 출시 : 오픈소스 AI의 발전 지난 2024년 4월 18일, 메타(Meta)에서 라마3(Llama3)를 오픈소스로 공개했습니다. 공개한 모델은 총 두 가지, 8B, 70B. 400B Llama3 모델을 훈련 중이라고 합니다. Llama3 의 성능 Llama3는 8B(80억) 매개변수임에도, Llama2 700억 매개변수에 비해 성능이 좋습니다.Llama2 70B도 공개 당시, 고성능 오픈소스 모델이라고 했는데 Llama3 8B는 훨씬 더 작은 규모임에도 더 나은 성능을 보이고 있습니다. 이전 오픈소스 모델 대비 성능 이전 오픈소스 모델 대비해서도 더 나은 성능 평가를 보이고 있습니다.오픈소스 LLM 으로 잘 알려져있는 Gemma, Mistral 모델들보다 성능이 더 좋게 나옵니다.심지어는 closed model인 Gemini P.. 더보기 [AI] 인공지능의 역사 - 딥러닝이란?(DL) 머신러닝의 한 부분이지만, 실행 방식과 응용 분야에서 특별한 접근법과 기술을 필요로 하는 딥러닝에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 딥러닝Deep Learning 의 기원 Imagenet Large Scale Visual Recognition Challenge, 줄여서 ILSVRC는 2010년부터 시작된 컴퓨터 비전 분야의 중요한 경연 대회입니다. 이 대회는 다양한 카테고리의 이미지를 분류하고 객체를 탐지하는 것을 목표로 합니다. ILSVRC는 대규모 이미지 데이터셋인 ImageNet을 사용하여, 알고리즘의 정확도와 처리 능력을 평가합니다. 대회의 목적은 인공 지능과 컴퓨터 비전 기술의 발전을 촉진하고, 실제 세계의 시각적 인식 문제에 대한 이해를 높이는 것입니다. 2012년 ILSVRC에서는 특히 중요.. 더보기 [ML] 이상 징후 탐지(Anomaly Detection) 이상 징후란? 이상 징후 탐지(Anomaly Detection)는 데이터에서 비정상적인 패턴이나 이상한 행동을 식별하는 기술입니다. 이 방법은 다양한 분야에서 활용되며, 보통 데이터에서 일반적으로 관찰되는 패턴과는 차이가 나는 특이 케이스를 찾아내는 데 중점을 둡니다. 이상 징후의 특징 1. 통계적 비정상 이상징후는 통계적으로 보았을 때 데이터의 전반적인 분포에서 눈에 띄게 벗어난 경우입니다. 예를 들어, 평균 값이나 중앙 값에서 매우 먼 위치에 있는 데이터 포인트들이 이에 해당합니다. 이러한 데이터 포인트는 그 자체로 중요한 정보를 제공할 수 있으며, 때로는 측정 오류나 데이터 입력 오류의 결과일 수도 있습니다. 2. 콘텍스트 기반 비정상 특정 상황이나 조건에서만 이상하게 보이는 데이터 포인트들입니다... 더보기 [AI] 인공지능의 역사 - 머신러닝이란?(ML) 머신러닝의 역사는 인공지능(AI) 분야의 발전과 밀접하게 연결되어 있습니다. AI는 기계가 인간과 유사한 지능을 갖추어 스스로 문제를 해결하고 학습할 수 있는 능력을 개발하는 것을 목표로 합니다. 이러한 노력은 20세기 중반, 특히 1950년대에 본격적으로 시작되었습니다. 전문가 시스템, 인공지능의 초기 발전과 의의 AI 분야에서의 초기 진전 중 하나는 "전문가 시스템(expert systems)"의 개발이었습니다. 전문가 시스템은 특정 분야의 전문 지식을 모방하여 결정을 내릴 수 있는 컴퓨터 프로그램입니다. 이 시스템들은 규칙 기반 접근 방식을 사용하여 인간 전문가의 결정 과정을 시뮬레이션하려고 시도했습니다. 전문가 시스템은 지식 기반에 지식과 정보를 저장하고, 추론 엔진으로 답을 찾아내는, 즉 기존.. 더보기 이전 1 2 3 4 다음
