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불균형 데이터에서의 이상치 탐지를 위한 다양한 모델과 기법을 비교 분석한 글이다.
이상 탐지(Anomaly Detection)의 주요 방법론과 기법을 정리하고 각 접근법의 장단점을 비교한 글이다.
머신러닝과 딥러닝의 주요 개념, 모델 평가 지표, 정규화 기법 및 다양한 모델 파라미터에 대한 정리
