어쩌다통계

이 글이 도움 되셨다면 광고 클릭 부탁드립니다 : ) 이번 포스트에서는 MemAE에 대해 정리해보려고 합니다. 작년에 봤던 논문이라 다소 설명이 부족한 부분이 있을 수도 있겠네요...! 그래도 더 잊어버리기 전에 간단하게 정리를 해보겠습니다. 우선 MemAE는 2019년에 발표된 논문으로 풀네임은 Memorizing Normality to Detect Anomaly : Memory-augmented Deep Autoencoder for Unsupervised Anomaly Detection입니다. 23년 4월 기준으로 816회 인용되었고 논문은 아래 링크로 확인 가능합니다. https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Gong_Memorizing_No..

이 글이 도움되셨다면 광고 클릭 부탁드립니다 : ) 오늘은 2018년에 나온 Deep SVDD에 대해 간단하게 살펴보겠습니다. 22년에 봤던 논문인데 이제야... 정리하네요 ㅎㅎ 23년 4월 기준 1347회 인용되었고, 논문은 아래 링크 참고 부탁드립니다! Deep One-Class Classification, http://proceedings.mlr.press/v80/ruff18a/ruff18a.pdf Deep SVDD란?! Deep SVDD는 기존 머신러닝 기반의 one-class classification 방법론인 support vector data description (SVDD)에 딥러닝을 접목한 방법론입니다. neural network를 통해 input을 feature space로 mappin..

이 글이 도움되셨다면 광고 클릭 부탁드립니다 : ) 이번 포스팅에서는 anomaly detection 분야에서 SOTA 중의 하나인 DevNet에 대해 알아보도록 하겠습니다. An End-to-end Anomaly Score Learning Network, DevNet은 2019년에 게재된 논문으로 딥러닝 기반 end-to-end 이상 탐지 방법을 제안하고 있습니다. 본 방법론이 나오게 된 배경과 컨셉, 구조 등에 대해 아래에서 살펴보겠습니다. 0. Abstract 딥러닝은 다양한 문제를 해결하는데 적용되고 있지만, 이상 탐지 문제에 있어서는 상대적으로 적용이 제한되어 있습니다. 현존하는 이상탐지 분야의 방법은 주로 data representation으로 indirect 하게 anomaly scoring..

이 글이 도움되셨다면 광고 클릭 부탁드립니다 : ) 이번 포스트에서는 Autoencoder와 GAN이 결합된 Adversarial AutoEncoders(AAE) 논문을 리뷰해보려고 합니다. 2015년에 게재된 해당 논문은 2022년 10월 기준 2450회 인용될 만큼 많은 주목을 받고 있고 있습니다. 일반적인 Autoencoder(AE)나 Variational AutoEnocoder(VAE)와는 달리 어떤 구조를 가지는 지, 강점은 무엇인 지 차근차근 알아가 보겠습니다. 아래 내용은 논문을 바탕으로 작성하였으며, 중간중간 제가 이해하는데 도움이 되었던 내용(이활석님 자료)들도 추가하였습니다. AE/VAE에 대한 전반적 이해가 필요하시면 이활석님의 네이버 d2-오토인코더의 모든 것 강의를 추천합니다. 0..

이 글이 도움되셨다면 광고 클릭 부탁드립니다 : ) 아래 part1에 이어 MLOps 도입 가이드 도서 정리하였습니다. 본 포스팅에서는 상용 배포, 모니터링과 피드백 루프 챕터에 대한 내용을 다룹니다. 2022.10.27 - [Review/도서 리뷰] - [도서 리뷰] Introducing MLOps, MLOps 도입가이드 part1 [도서 리뷰] Introducing MLOps, MLOps 도입가이드 part1 ML모델 관련 구글링을 하다 보면 DevOps와 비슷한 MLOps라는 용어를 손쉽게 접할 수 있습니다. 저는 처음에는 당장 필요하지 않아 보여 관심을 두지 않았는데, 회사에서 모델을 배포/서빙을 하거나 slowsteadystat.tistory.com Ch6. 상용배포 머신러닝 상용 배포 시 알아..

이 글이 도움되셨다면 광고 클릭 부탁드립니다 : ) ML모델 관련 구글링을 하다 보면 DevOps와 비슷한 MLOps라는 용어를 손쉽게 접할 수 있습니다. 저는 처음에는 당장 필요하지 않아 보여 관심을 두지 않았는데, 회사에서 모델을 배포/서빙을 하거나 개인 프로젝트를 하더라도 API를 만들어 서비스가 가능한 모델을 만들려면 MLOps에 대한 배경지식이 필요하게 됩니다. 본 포스팅은 Introducing MLOps, MLOps 도입 가이드를 읽으며 MLOps를 구상하는데 도움이 되는 부분을 정리하였습니다. https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000001810502 MLOps 도입 가이드 | 데이터이쿠 - 교보문고 MLOps 도입 가이드 | MLOps의 개념부터 도입과 ..