새로운생명체 인공지능 딥러닝 활용분야 (A+)

소개글

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목차

1. 기술의 이름
1) 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) 이란?
2) 기존의 Anomaly Detection의 문제점
3) Deep SVDD

2. 처리 방법

3. 결과 예시

4. 활용 분야 등

본문내용

Deep Support Vector Data Description (Deep SVDD)

데이터를 구분할 때, 다른 데이터와 다른 비정상 데이터를 anomaly(이상치) 라고 하고, 이를 탐지하는 것을 Anomaly Detection이라고 합니다. 이런 Anomaly Detection은 데이터가 anomaly다 라고 표시해주는 label이 있으면 많이 사용되는 지도 학습법(supervised learning)을 사용하여 모델을 훈련시키고, 데이터에 적용해서 구분할 수 있습니다.
그러나 라벨 값이 없는 데이터의 경우에는 지도 학습법을 적용할 수 없기 때문에 비지도학습법, 준지도 학습법 등을 사용하여 학습하게 됩니다. 이러한 비지도 학습법에 신경망 네트워크를 적용하여 더 수준 높은 이상치 탐지를 목적으로 개발된 기법이 Deep SVDD 이고, Deep SVDD 알고리즘은 모델이 정상적인 데이터의 특징을 추출하고 이를 정확하게 학습하는 것입니다.

참고 자료

없음