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- Anomaly detection
- 데이터 입수 이상징후 탐지
- A note about finding anomalies
- 시계열 데이터를 분석하여 미래 예측(Anomaly Detection)
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- Detecting Performance Anomalies in External Firmware Deployments
- 소프트웨어 업데이트 패치 개발 시 아무리 테스트를 많이 해도 실제 사용자들에게 배포된 이후에 중요한 문제가 나오는 경우가 다수
- Netflix에서 이상치 탐지 알고리즘을 적용하여 가급적 초기에 이상 상황을(이전 버전에 비해 반응 속도가 현저히 느려짐 등) 자동으로 탐지하는 방법을 공개
- Anomaly detection using deep one class classifier
- 이상 감지 - ANOMALY DETECTION
- 기계 진동(소음)에 나타나는 이상 패턴을 자동으로 탐지할 수 있을까?
- 기계 진동(소음)에 나타나는 이상 패턴을 자동으로 탐지할 수 있을까? (2)
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- 자신의 실수를 개선하면서 조금씩 똑똑해지는 anomaly detection 모델을 만들 수 있을까?
- ARIMA 대 LSTM-주간 호텔 취소 예측
- 과거; 매주 호텔 취소를 예측하기 위해 프로젝트를 진행
- 이 연구의 원래 의도는 그러한 취소의 동인을 식별하고 분류를 사용하여 고객이 취소할지 (예 : 고객 취소 = 1, 취소하지 않는 고객 = 0) 예측
- 첫번째 단계는 데이터 조작에 pandad 사용. 즉, 주별로 취소를 정렬한 다음 매주 총 취소수를 얻기 위해 합산
- 그런 다음 ARIMA와 LSTM을 사용하여 테스트세트에서 향후 취소를 예측하기로 결정. 이는 두개의 개별 호텔 데이터세트 (H1와 H2)에 대해 수행
- LSTM은 보다 변동성이 높은 데이터세트 (H2)에서 더 나은 성능, ARIMA는 부드러운 트렌드(H1) 데이터세트에서 더 높은 예측 정확도
- 결론; LSTM과 같은 머신러닝 모델은 다른 모델과 마찬가지로 상황에 적합한 것은 아니며 모델을 선택하기 전에 작업중인 데이터를 이해해야 한다
- Part 1: Predicting Hotel Cancellations with Support Vector Machines and ARIMA
- Part 2: Predicting Hotel Cancellations with a Keras Neural Network
- Part 3: Predicting Weekly Hotel Cancellations with an LSTM Network
- Operational AI: 지속적으로 학습하는 Anomaly Detection 시스템 만들기
- 보안 모니터링을 위한 머신러닝 알고리즘 적용기
- Introduction to Deep Anomaly Detection
- “Anomaly Detection 개요： (1) 이상치 탐지 분야에 대한 소개 및 주요 문제와 핵심 용어, 산업 현장 적용 사례 정리”
- Anomaly Detection 개요： (2) Out-of-distribution(OOD) Detection 문제 소개 및 핵심 논문 리뷰
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