Machine Learning2 Local Outlier Factor (LOF) 이번 포스팅에서는 이상치 탐지 (Anomaly Detection) 영역의 알고리즘인 Local Outlier Factor (LOF)에 대해서 살펴보겠습니다. 먼저 간단하게 Anomaly Detection이 무엇이며, 왜 필요한지 살펴보고, 국소(local)영역에서 이상치를 탐지하는 LOF 알고리즘 순으로 이어가겠습니다. Anomaly Detection? Anomaly Detection이란 Machine Learning의 Unsupervised Learning의 영역으로 주어진 데이터로 하여금 이상치 (Outlier)를 탐지하는 방법들의 집합으로 정의할 수 있습니다. 여기에서 Outlier란 데이터의 평균적인 패턴과 극단적으로 다른 모습을 보이거나, 또는 그러한 데이터의 중심부에서 멀리 떨어져 있는 데이터.. 2021. 10. 20. Autoencoder (오토인코더) 이번 포스팅을 시작으로 single autoencoder부터 다양한 autoencoder를 포스팅 할 예정입니다. Autoencoder는 역사적으로도 굉장히 중요한 의미가 있습니다. 다층신경망 학습시 기울기 소실문제와 가중치 초기 값에 영향을 많이 받아 학습이 어려운 문제가 있었는데 G. E. Hinton, 2006에 의해서 Restrited Boltzmann Machine을 이용하여 가중치 초기값을 구축하고, 기울기 강하법을 적용햇더니 학습이 잘 된다는 것이 밝혀져 deep learning의 부흥을 이끌었기 때문입니다. 하지만 사실 현대 딥러닝 생태계에서는 학습방법의 발전으로 과거처럼 RBM으로 초기 값을 지정하진 않습니다. 또한 현대에 이르러선 autoencoder는 처음엔 비지도 학습 (unsupe.. 2020. 1. 14. 이전 1 다음
