5월 DA/ML 블로그 포스팅 #288
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beautifulchoi
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Jun 15, 2023
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| ## **이상 탐지 소개** | ||
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| 이상 탐지란, 일반적으로 대부분의 데이터에서 크게 벗어나거나 잘 정의된 정상적인 행동 양식을 따르지 않는 항목이나 사건을 식별하는 것을 의미합니다. |
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가독성이 조금 떨어지는 것 같습니다
"일반적으로 이상탐지란, 대부분의 데이터가 가지고 있는 특성에서 크게 벗어나거나 정상적인 행동 양식을 따르지 않는 항목이나 사건을 식별하는 것을 의미합니다" 라고 서술하는건 어떨까요??
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다시 읽어보니 저도 그게 맞는 것 같아서 해당 부분 말씀 대로 수정해주었습니다. 감사합니다 :)
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| > **a) Point Anomaly**: 대다수의 다른 개별적인 인스턴스에 대해 구별되는 인스턴스 | ||
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| > (환자의 비정상적인 건강 지표) |
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| Oversampling은 소수 클래스의 데이터를 증강시켜 클래스 불균형을 완화하는 방법입니다. | ||
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| 이러한 Undersampling 기법 중 하나인 SMOTE에 대해 알아보겠습니다. |
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여기 Oversampling을 설명하다 Undersampling 기법이 소개되었습니다. SMOTE는 오버샘플링 기법이기 때문에 Undersampling-> Oversampling으로 수정해야 할 것 같습니다.
| > 예를 들어 만약 A 클래스 노드 하나가 어떤 B 클래스 노드와 가장 짧게 연결할 수 있는 거리가 2라고 할 때, 해당 B 클래스 노드가 다른 A 클래스 노드와 거리 2보다 짧게 연결할 수 있다면, 거리 2인 A 클래스 노드는 Tomek Link가 되지 못합니다. | ||
| > | ||
| > 2. Tomek Link를 이루는 노드(데이터) 중 다수 클래스에 속하는 노드(데이터)를 제거합니다. | ||
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5월 DA/ML 블로그 포스팅입니다.