move84

혼합 모델은 여러 개의 확률 분포를 결합하여 더 복잡한 데이터 분포를 모델링하는 데 사용되는 통계적 방법이다. 이 모델은 데이터가 여러 개의 하위 모집단(subpopulation)에서 생성되었다고 가정하며, 각 하위 모집단은 자체의 확률 분포를 가진다. 혼합 모델은 클러스터링, 밀도 추정, 이상 감지 등 다양한 머신러닝 문제에 적용될 수 있다. 이 글에서는 혼합 모델의 기본 개념, 주요 유형, 그리고 활용 사례에 대해 자세히 설명한다.🧩 혼합 모델의 기본 개념혼합 모델(Mixture Model)은 여러 개의 확률 분포를 가중 평균하여 결합한 모델이다. 각 확률 분포는 혼합 요소(mixture component)라고 불리며, 각 요소는 데이터 생성에 기여하는 정도를 나타내는 가중치(weight)를 가진다..

딥러닝 기술은 이제 이상 감지 분야에서도 혁신적인 변화를 이끌어내고 있다. 대량의 데이터 속에서 정상적인 패턴을 학습하고, 이와 다른 이상 징후를 자동으로 찾아내는 능력을 통해 딥러닝은 다양한 산업 분야에서 활용되고 있다. 이 글에서는 딥러닝을 활용한 이상 감지의 기본 개념, 주요 기법, 그리고 실제 적용 사례를 살펴본다.💻 기술 소개: 이상 감지 (Anomaly Detection)란?이상 감지는 데이터 세트 내에서 정상적인 패턴에서 벗어난, 예상치 못한 데이터를 식별하는 기술이다. 이러한 이상치는 사기, 오류, 고장, 또는 새로운 발견의 징후일 수 있다. 전통적인 통계 기법을 사용할 수도 있지만, 딥러닝은 복잡한 데이터 구조와 패턴을 학습하는 데 더 강력한 성능을 발휘한다. 딥러닝 모델은 대량의 데이..