Julie의 Tech 블로그

우리는 생각보다 빈번히 특정 데이터가 이상 데이터인지를 판단해야한다. 이러한 경우에는 분류 모델로도 접근할 수 있지만, 이상탐지 모델이 더 적합할 때가 있다. ​ 이상탐지 모델은 흔히 공정 과정에서 생산되는 이미지 데이터에 적용하는 경우가 많다. 실제로 대표적인 이상탐지 모델들은 딥러닝계열 모델들이다. 그외엔 시계열 데이터에 적용되는 모델들이 있다. 시계열 데이터도 공정과 같은 일정한 프로세스에서 생산된 데이터를 시간 기반으로 놓고 어떤 부분에서 특이 패턴이 나타나는지를 탐지한다. ​ 좀 더 리서치를 해보면 이 외에도 더 많은 분야에서 이상탐지 모델들을 활용하곤 한다. 실제로 카드사에서도 고객들의 카드결제 내역을 바탕으로 이상탐지를 판단할 때가 있다고 한다. ​ 전통적인 이상감지 방법은 세 가지가 있다...