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요즘 산학 프로젝트를 진행하면서, 어려움을 겪고 있다. 방학 중 여러 종류의 GAN 모델에 대해서 논문을 찾아보고, 공부한 기억을 더듬어 글을 작성해보려 한다. DCGAN은 CNN을 GAN에 처음으로 적용시킨 똑똑해진 생성 모델이다. 발전된 GAN 모델로써 처음 등장했다고 볼 수 있다. GAN에 대한 내용을 알고 있어야 하는건 당연하다. 간단히 요약하면! Generative Adversarial Networks의 약자인 "GAN"은 학습 데이터들의 분포를 학습해, 같은 분포에서 새로운 데이터를 생성할 수 있도록 Deep Learning 모델을 학습시키는 프레임워크라고 할 수 있다. Generator와 Discriminator가 적대적으로 싸우면서 각자의 역할을 충실히 해내며 데이터를 생성해내는 모델인데,..

Novelty : 본질적인 데이터는 같지만 유형이 다른 관측치를 말한다. Annomaly : 대부분의 데이터와 본질적인 특성이 다른 관측치를 말한다. (전혀 다른 방식으로 생성되었을 것으로 추정) 이상치 탐지는 어떻게 하는 것일까 ? 가장 기본적으로 생각할 수 있는 것은 정상과 불량을 구별할 수 있는 모델을 만드는 것이다. 변수들의 값들을 기반으로 y 레이블이 0인지 1인지, 지도학습 기반으로 이상치를 탐지할 수 있다. Logistic Regression 이나 Gradient Boosting 모델 등의 분류 모델을 사용할 수 있다. 하지만, 특정 데이터가 정상인지 불량인지 Label을 정확히 모르는 경우에는 이를 적용하는데 한계가 있다. 비지도 학습 기반 이상치 탐지에는 다양한 방법론이 존재한다. 1. ..