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Anomaly Detection이란 이상탐지 task 이다. 이상탐지란? 말 그대로 이상치(outlier)를 탐지하는 task 라는 뜻이다. 처음에 이 개념을 접했을 때는 이상치를 어떻게 탐지한다는 거지? 정답이랑 정답이 아닌 걸 학습시키나 어떻게 한다는 거지? 이런 생각을 했었는데 이 질문은 이상치 탐지보다 지도 학습에 가까운 접근이었다. Anomaly Detection(이상 탐지)는 Gaussian Distribution을 사용한다. Gaussian Distribution은 종 모양의 분포를 말하는데 아래 모양처럼 생겼다. 딱 저 분포를 보면 평균인 u에 가장 데이터들이 많고 양 끝으로 갈수록 데이터가 적어진다. Anomaly detection에서는 주로 정상적인 많은 데이터, 비정상적인 특이한 적은..

지도 학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervised Learning)은 개인적으로 많이 헷갈렸던 개념이었다. Supervisor? 감독자? 감독이 있고 없는 게 차이인건가? 별별 생각을 다 했는데 알고보니 이 둘의 차이는 data가 있을 때 정답 라벨이 있냐 없냐의 차이였다. 사실은 복잡하게 생각할 것 없다. AI뿐만 아니라 모든 방법론은 How에서 시작하는 게 아니다. "무엇"을 해결할 것인가? 여기서 시작한다. 그러면 여기서의 무엇은 Data에 따라서 달라지게 되어 있다. 내가 AI에게 데이터를 학습시켜서 얻고자 하는 방식이 딱딱 떨어지는가? 정답이 있고 AI가 맞고 틀리고가 명확한가? 이 때 쓰는 게 지도 학습(Supervised Learning)이다. 반대로 딱딱 ..