차례:
정의-참신 탐지 란 무엇입니까?
참신 탐지는 새로운 또는 알려지지 않은 데이터를 결정하고 이러한 새로운 데이터가 표준 (내부) 또는 외부 (외부)에 있는지 여부를 결정하는 데 사용되는 통계적 방법입니다.
이 경우 소설은 새롭고 정기적으로 발생하지 않거나 단순히 다른 데이터와 다른 비정상적인 데이터를 의미합니다. 노벨 티는 네트워크 침입 탐지, 해킹, 제트 엔진 고장, 머신 러닝 등과 같은 일상적인 작업에서 이상을 탐지해야하는 다양한 분야에 적용됩니다.
예를 들어 사기 탐지에서 신용 카드 회사는 사용자의 소비 습관을 모니터링하고 해당 습관과 차이가있을 경우 즉시 사용자에게 전화하여 구매가 합법적으로 이루어 졌는지 또는 카드를 분실 또는 도난 당했는지 묻습니다.
Techopedia는 참신 탐지를 설명합니다
참신 탐지는 적절한 분류 시스템 및 기계 학습에 대한 기본 요구 사항 중 하나입니다. 머신 러닝 시스템에서는 훈련 중에 모든 가능성을 입력 할 수있는 것은 아니므로 미래에는 항상 새로운 유형의 데이터와 가능성이있을 것입니다. 기본적으로 정기적으로 받거나 보는 것과는 다른 입력이 있습니다.
예를 들어 결함 및 사기 탐지에서 시스템은 잠재적 결함이기 때문에 표시되지 않았거나 전혀 보이지 않는 데이터를 탐지하도록 훈련을 받았으며 의료 데이터 시스템에서는 질병을 나타낼 수 있습니다.
순수한 참신 탐지 시스템의 경우, 네트워크는 부정적인 예에 대해 훈련 된 다음이 모델에 맞지 않는 입력 만 참신한 클래스로 탐지합니다.
입력이 이전 입력과 다르다는 것을 인식하는 것은 학습 시스템에 매우 중요하고 유용한 기능입니다. 이는 시스템이 이전 입력 및 프로그래밍에 실제로 반응 할뿐만 아니라 실제로 학습 할 수 있음을 의미합니다.
동물과 인간의 경우, 우리는 항상 참신 탐지를 수행합니다. 그것은 다른 물체와 물체를 구별하는 능력입니다. 예를 들어, 평범한 흰색 벽을 본 다음 표면에서 얼룩이 움직이는 것을보고 벽과는 다른 개체, 아마도 곤충이라는 점을 표시하면서 즉시 벽에서 분리합니다.
