[딥러닝] LSTM & Anomaly Detection
https://jaehyeongan.github.io/2020/02/29/LSTM-Autoencoder-for-Anomaly-Detection/
LSTM Autoencoder for Anomaly Detection · jaehyeong's ds
jaehyeongan.github.io
https://machinelearningmastery.com/lstm-autoencoders/
A Gentle Introduction to LSTM Autoencoders
An LSTM Autoencoder is an implementation of an autoencoder for sequence data using an Encoder-Decoder LSTM architecture. Once fit, the encoder part of the model can be used to encode or compress sequence data that in turn may be used in data visualizations
machinelearningmastery.com
https://data-newbie.tistory.com/136
LSTM AutoEncoder를 사용해서 희귀케이스 잡아내기
도움이 되셨다면, 광고 한번만 눌러주세요. 블로그 관리에 큰 힘이 됩니다 ^^ 우리 데이터는 많은데, 희귀 케이스는 적을 때 딥러닝 방법을 쓰고 싶을 때, AutoEncoder를 사용해서 희귀한 것에 대해서 탐지하는 방..
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LSTM + AutoEncoder
- 결국엔 시계열 데이터에 대한 값들을 AutoEncoder 결과로 나온 값과 비교하여 차이가 많이나면 비정상적인 데이터로 인식(anomaly detection)
- 이러한 방법으로 탐지하는듯함 (간단하게 읽어보면)
데이터의 길이가 다른 데이터로 학습을 진행하여 anomaly detection을 진행하려고한다.
데이터의 길이가 다른이유로 LSTM을 이용하여 고정적인 길이인 데이터로 바꿔주려고한다.
고정적인 길이를 이용하여 anomaly detection 모델 학습을 진행.
계속해서 모델에 대한 공부가 필요함