이상 탐지 3부-머신 러닝으로 이상 탐지하기

NHN클라우드 기술 블로그의 '이상 탐지 3부-머신 러닝으로 이상 탐지하기' 글은 이상 탐지 분야에서 머신러닝 기법의 활용을 다룹니다. 특히 고전적인 머신러닝 기법인 분류(classification), nearest-neighbor, clustering, 그리고 reconstruction-based 기법을 소개합니다.

분류 기법 중 하나인 SVM을 예시로 들며, 이상 탐지에서 흔히 발생하는 데이터 불균형 문제로 인해 분류 기법 적용에 제약이 있음을 설명합니다. 이 글은 4부작 시리즈 중 3부에 해당하며, 4부에서는 딥러닝 기반 이상 탐지 기법을 다룰 예정임을 예고합니다.

이상 탐지 문제의 특성과 머신러닝 기법의 한계를 이해하는 데 도움을 주는 내용을 담고 있습니다.