# Anomaly Detection

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이상탐지 평가 지표: F1 score, AUC

이상탐지 평가 지표 정리

어제
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(2019)f-AnoGAN: Fast unsupervised anomaly detection with generative adversarial networks

f-AnoGAN: Fast unsupervised anomaly detection with generative adversarial networks 논문 리뷰

2022년 9월 16일
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넥슨 인텔리전스랩스 테크블로그를 소개합니다 👋

인텔리전스랩스의 기술은 넥슨의 게임 곳곳에 녹아들어있는데요. 플레이어가 최적의 환경에서 더 재미있게 게임을 할 수 있도록 인텔리전스랩스의 개발자와 분석가분들의 연구와 도전은 오늘도 계속되고 있습니다. 어떻게 일하고 어떤 기술들을 연구하고 만들어가고 있는지 확인해보세요

2022년 9월 13일
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Recurrent Reconstructive Network for Sequential Anomaly Detection

Abstract 이상탐지에서는 imbalanced sample distribution으로 어려움을 겪기 때문에, one-class classification이 널리 사용되고 있음. 최근에는 RAE(recurrent autoencoder)가 sequential anoma

2022년 8월 30일
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[논문 리뷰] Transformaly - Two (Feature Spaces) Are Better Than One

본 Paper Review는 고려대학교 스마트생산시스템 연구실 2022년 하계 논문 세미나 활동입니다.

2022년 7월 29일
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[논문 리뷰] Anomaly detection in video using predictive convolutional long short-term memory networks

본 Paper Review는 고려대학교 스마트생산시스템 연구실 2022년 하계 논문 세미나 활동입니다.

2022년 7월 4일
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[RNN] 시계열 데이터 이상치 탐지 코드 리뷰

https://github.com/chickenbestlover/RNN-Time-series-Anomaly-Detection 기반 시계열 데이터 이상치 탐지 코드 리뷰

2022년 5월 27일
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[Anomaly detection] Traditional way - Distance-based methods

이상치 데이터는 거리상으로 멀리 떨어져있을 것이라는 가정이때엔 거리만으로 이상치 여부를 판단하고, normal class에 대해서 어떠한 사전분포도 가정하지 않는다.parzen window density estimation 에서 p(x)=k/(N\*V) (k=영역에 존

2022년 1월 23일
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정상 데이터로만 결함을 검출하는 Anomaly Detection

AI가 스마트팩토리 등의 산업에 적용될때, 정상 데이터와 결함 데이터를 학습(Supervised Learning)하여, 결함의 유무를 판단하는 방법을 많이 사용하고 있지만, 실제 생산과정에서 결함이 있는 데이터를 구하는 것은 쉽지 않고, 그 데이터셋은 불균형(Class

2022년 1월 19일
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[Paper Review] RaPP: Novelty Detection with Reconstruction along Projection Pathway

Kim et al. RaPP: Novelty Detection with Reconstruction along Projection Pathway. In ICLR, 2020.

2021년 6월 29일
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LSTM AE를 이용한 시계열 데이터 이상 탐지 - (4) 성능 평가 및 결과 분석

이번 포스팅에서는 지난 포스팅에서 학습한 모델에 대한 성능 평가와 최종 테스트 과정에 대해 다룬다.본 프로젝트에서는 분류 모델에서 많이 사용되는 AUROC 평가 지표를 사용해 학습이 완료된 모델의 성능을 평가했다.AUROC에 대해 설명하려면 ROC Curve에 대해 알

2021년 5월 31일
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LSTM AE를 이용한 시계열 데이터 이상 탐지 - (3) 모델 학습

Goal 이번 포스팅에서는 LSTM AE 모델 구현에 앞서 LSTM AE 모델의 학습 및 평가 방법에 대해 설명한다. [1] LSTM AE 모델 구성 학습 및 평가 방법에 대해 설명하기 전 구현한 LSTM AE 모델에 대해 간단하게 설명하고 넘어가겠다. 이번에 구현하

2021년 5월 31일
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LSTM AE를 이용한 시계열 데이터 이상 탐지 - (2) 데이터 전처리

이번 포스팅에서는 지난 포스팅에서 소개했던 LSTM AE 학습을 위한 데이터 전처리 방법을 다루고 실제 구현한 내용에 대해서 다뤄보고자 한다.본 시리즈의 구현 코드는 주피터 노트북을 사용함본 시리즈에서 사용하는 데이터 셋은 19년도 대학생 시절 인하공전 실험실에서 취득

2021년 5월 31일
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LSTM AE를 이용한 시계열 데이터 이상 탐지 - (1) 개요

이번 Series에서는 시계열 데이터의 이상을 탐지하기 위한 딥러닝 모델을 학습한다. [1] 개요 대부분의 설비(에스컬레이터, 승강기 등)의 고장은 경제적 손실을 불러일으키고 치명적인 인명 피해를 발생시킬 수 있다. 그렇기 때문에 설비의 고장을 사전에 막는 것은 매

2021년 5월 27일
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LOF(Local Outlier Factor)

[Post No.003] LOF(Local Outlier Factor)

2020년 9월 22일
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Isolation Forest

[Post No.002] Isolation Forest 개념

2020년 8월 2일
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Anomaly Detection(이상치 탐지)란?

[Post No.001] Anomaly Detection란?

2020년 7월 26일
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