IE가 어른이 되기까지

오늘 다뤄볼 논문은 Anomaly Detection과 관련된 'Anomaly Detection using One-Class Neural Networks'라는 논문입니다. Introduction 본격적으로 논문 내용을 살펴보기 전, 해당 논문에서 중점적으로 다루고 있는 Anomaly Detection(이상탐지)이 무엇인지부터 알아보겠습니다. 위 그림에서도 볼 수 있듯이 대다수의 데이터와 다른 특성을 가지는 데이터를 이상치(Outlier)라고 정의하는데, 이처럼 데이터 중 정상과 이상을 구분하여 이상을 감지하고 식별하는 방법론을 Anomaly Detection이라고 합니다. 이는 사이버 보안, 의학, 금융, 행동 패턴, 자연 과학, 제조업 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 이러한 Anomaly Detectio..

이번 글에서 다뤄볼 논문은 Open Set Recognition과 관련된 'Collective Decision of One-vs-Rest Networks for Open Set Recognition'이라는 논문입니다. Introduction 먼저, 해당 논문에서 제시한 방법론이 어떠한 배경에 의해 등장하게 되었는지부터 알아보겠습니다. Prob. 예를 들어, training data set에 강아지, 고양이 이미지가 있을 때 우리는 이를 활용하여 Deep Learning Classification 모델을 학습시킵니다. 하지만 이때, training data set에 없었던 펭귄, 돼지 이미지가 들어가면 모델은 학습한 class 중 고양이나 강아지로 잘못 분류하게 됩니다. 학습된 class만 분류 가능하고 ..

이미지, 비디오, 텍스트, 사운드 등은 어떻게 분석을 하는 것일까요 ? 이러한 비정형 데이터도 분류하고 예측할 수 있을까요 ? 이에 대한 방법론인 Convolutional Nerual Network에 대해 알아보겠습니다. Convolutional Neural Network의 등장배경 만약 이러한 이미지가 있다면 어떻게 분석할 수 있을까요 ? 우리가 알고있는 딥러닝 지식에 의하면 모든 픽셀들을 독립적으로 Flatten 시켜 input layer에 넣게 될 것입니다. 그렇게 되면 Input layer와 Hidden layer 사이에 너무 많은 가중치가 생성될 것입니다. 또한, 이미지 데이터의 경우 위치 정보가 중요한데, 이러한 점이 포함되지 않아 이미지의 형태를 무시하게 됩니다. 이러한 문제점을 해결하기 위..