반응형 svdd2 [딥러닝 with Python] Anomaly Detection(이상탐지) : Deep SVDD 1. Deep SVDD란?- Deep SVDD는 Deep Support Vectormachine Data Description의 줄임말로, 기존에 알아봤었던 SVDD의 딥러닝으로 확장한 버전이라고 보시면 되겠습니다.[딥러닝 with Python] Anomaly Detection(이상탐지) : SVDD(Support Vector Data Description) - 기존 SVDD는 신경망을 활용해 복잡한 Feature Representation을 학습하는 방식으로, 특히 고차원 데이터나 비선형 데이터서에서 매우 효과적인 방법입니다. * 예를 들어, 이미지, 센서 데이터, 비정형 데이터에서의 이상 탐지에 매우 유용합니다. - Deep SVDD의 주요 원리 * Deep SVDD의 목표는 데이터를 Latent.. 2024. 11. 28. [딥러닝 with Python] Anomaly Detection(이상탐지) : SVDD(Support Vector Data Description) SVDD는 Support Vector Data Description의 약자로, 데이터의 주요 패턴을 파악하고 정상적인 데이터 분포를 정의하여, 새로운 데이터가 이 정상 데이터 범위 안에 속하는지를 평가하는 이상탐지 모델을 말합니다. 주로 정상 데이터만으로 학습 후 새로운 데이터가 정상 범위를 벗어나면 이상으로 간주하는 모델로 결함 감지, 품질 관리 등 다양한 분야에서 이상탐지 모델로서 사용할 수 있습니다. 1. SVDD의 주요 개념과 원리- SVDD는 주로 One-Class SVM의 아이디어에서 파생되었습니다.- 이는 비지도 학습 방식 중 하나로, 정상 데이터의 중심에 밀접한 구(sphere)를 형성하여 대부분의 정상 데이터를 포함하도록 합니다. 이때 새로운 데이터가 이 sphere 밖에 위치할 경우.. 2024. 11. 27. 이전 1 다음 반응형
