반응형 딥러닝 AE1 LSTM AE를 활용한 이상 탐지 프로젝트 실제 결과는 가격 예측에서 예측된 결과와 다릅니다. 우리가 알고 있듯이 실제 데이터는 스트리밍, 시계열 데이터 등이 있으며, 여기서 변칙성은 중요한 상황에서 중요한 정보를 제공합니다. 이상 감지에서 우리는 비정상적이거나 비정상적이거나 예상치 못한 기록을 발견하는 데 관심이 있으며 시계열 컨텍스트에서 이상은 단일 레코드의 범위 내에서 또는 하위 시퀀스/패턴으로 감지될 수 있습니다. 과거 데이터를 추정하는 시계열 기반 예측 모델은 현재 데이터로 추정하여 미래 가격을 예측하는 데 도움이 됩니다. 일단 예측을 하면 해당 데이터를 사용하여 실제와 비교할 때 이상을 감지할 수 있습니다. 그것을 구현하고 장단점을 살펴 보겠습니다. 따라서 여기에서 우리의 목표는 시계열 데이터에 대한 이상 감지 모델을 개발하는 것입니다.. 2022. 9. 1. 이전 1 다음 반응형
