AI17 Time Series Clustering - K-Means + Dynamic Time Warping (비지도 기반 시계열 데이터 군집 시각화) http://dmqm.korea.ac.kr/activity/seminar/245 고려대학교 DMQA 연구실고려대학교 산업경영공학부 데이터마이닝 및 품질애널리틱스 연구실dmqa.korea.ac.kr 2024. 12. 4. [머신러닝기초] Cross Entropy 크로스 엔트로피 엔트로피(Entropy의 개념)엔트로피는 불확실성(Uncertainty)를 설명하는 수학적 아이디어조금 더 자세히 설명하면, 확률분포가 갖는 정보의 확신도 혹은 정보량을 수치로 표현한 것만약에 우리가 동전을 던진다고 할때, 앞면이 나올 확률100%, 뒷면이 나올 확률이 100%입니다. 이 경우 불확실성은 0 크로스엔트로피(Cross Entropy)크로스 엔트로피는 실제 분포 qq에 대하여 알지 못하는 상태에서, 모델링을 통하여 구한 분포인 pp를 통하여 qq 를 예측하는 것입니다. qq와 pp가 모두 들어가서 크로스 엔트로피라고 한다고 합니다.머신러닝을 하는 경우에 실제 환경의 값과 qq를, 예측값(관찰값) pp를 모두 알고 있는 경우가 있습니다. 머신러닝의 모델은 몇%의 확률로 예측했는데, 실제 확률은.. 2024. 12. 2. Anomaly Detection in Time Series - LSTM+AE, LSTM+CNN http://dsba.snu.ac.kr/seminar/?mod=document&uid=1407 [Paper Review]Anomaly Detection in Time SeriesTopic LSTM+AE ConvLSTM AE+ConvLSTM Overview 이번 세미나는 time series data에서 이상치 탐지를 할 때 쓰이는 융합된 모델들에 대해 다루는 세미나입니다. LSTM과 Autoencoder를 융합한 모델, ConvLSTM으로 이상치 탐dsba.snu.ac.kr LSTM+VAE LSTM + CNN 2024. 12. 2. LSTM-AE (AutoEncoder) for Anomaly Detectioin 비지도 학습 1. LSTM-AE 개념DMQA Seminar 자료 https://youtu.be/Zzt4Ept-zYs?si=05Q0rotewJeWiQVa https://youtu.be/X5eXxPSuqFM?si=HcPsUYDerlDZwPsX 2. 실습 예제 (keras, pytorch)KERAS 구축다변량 시계열 데이터 예제1 https://github.com/BLarzalere/LSTM-Autoencoder-for-Anomaly-Detection/blob/master/Sensor%20Anomaly%20Detection.ipynb 다변량 시계열 데이터 예제2 https://blog.naver.com/joseb1234/222905618196 [파이썬] Anomaly Detection with LSTM_Aut.. 2024. 11. 27. 이전 1 2 3 4 5 다음
