많은 사람들이 (시계열 이상 탐지)에 직면했을 때 혼란스러워하고 그것이 무엇인지 전혀 모릅니다. 간단히 말해 시계열 이상 탐지입니다. 시계열 데이터에서 규칙적인 패턴을 따르지 않는 데이터와 비정상적인 데이터를 찾아내는 것이다. 이러한 비정상적인 데이터에는 금융 분야, 의료 데이터, 네트워크 모니터링 등 여러 측면에서 중요한 정보가 숨겨져 있습니다.
아래에서 핵심 내용에 대해 자세히 이야기해 보겠습니다. 진행하는 방법? 첫 번째 유형은 통계적 방법을 기반으로 합니다. 이는 데이터 분포와 과거 데이터의 일부 특성에 따라 달라집니다. 이 시계열에서 어떤 지점은 특정 분포법칙에 부합하는 과거와 매우 다릅니다. 예를 들어, 특정 설정 범위를 훨씬 벗어났습니다. 그렇다면 아마도 이 데이터에 문제가 있거나 컬렉션에 실수가 있을 것입니다. 그렇지 않다면 중요한 비정상 신호입니다.
두 번째로 더 일반적으로 사용되는 범주는 기계 학습을 기반으로 합니다. 여기에는 대량의 "레이블이 지정된 데이터"에 의존하는 지도 학습과 같은 다양한 방법이 있습니다. 라벨링된 데이터에는 정상인지 비정상인지 명확하게 표시할 필요가 있습니다. 이런 방식으로 많은 양의 데이터가 모델에 제공될 수 있으며, 모델은 어떤 종류의 데이터가 정상인지, 무엇이 다른지 스스로 학습할 수 있습니다. 이전에 본 적이 없는 새로운 데이터를 발견하면 이를 훈련된 모델에 입력합니다. 정상인지 비정상인지 알 수 있어요
비지도 학습 알고리즘은 '레이블이 지정된 데이터'라는 설정된 레이블이 없기 때문에 여기에서 다릅니다. 데이터의 특정 유사한 특성을 사용하여 그룹화 및 클러스터링을 수행합니다. 이를 통해 매우 유사한 기능을 함께 그룹화할 수 있습니다. 전혀 관련이 없는 특성을 지닌 데이터 조각이 어떤 더미에도 들어가지 않으면 기본적으로 비정상 데이터로 의심됩니다.
이렇게 말하면 약간 혼란스러울 수 있으며 통계 기반 방법과 기계 학습의 차이점이 무엇인지 물을 수 있습니다. 한편, 통계 기반 방법은 일반적으로 일부 기본 사항을 이해하고 구현하기가 상대적으로 쉽습니다. 확립된 공식에 따라 계산하고 미리 결정된 매개변수와 비교하면 데이터가 매우 명확해집니다. 그러나 기계 알고리즘은 보다 유연하고 복잡한 관계를 처리할 수 있습니다. 그것이 무엇인지 명확하게 알려주지 않더라도 이 알고리즘은 많은 양의 데이터를 사용하여 최적화 후 복잡한 관계를 찾을 수 있습니다. 그런 다음 더 적합한 범주를 감지하기 위해 언제 통계 방법을 선택해야 하는지, 언제 기계 학습 방법을 선택해야 하는지 물어보세요. 데이터의 특성을 잘 이해하고 기본적인 통계분포가 기본적으로 고정되어 있다는 점을 알고 있다면 통계 기반 방법을 선택하여 걱정을 덜 수 있습니다. 복잡한 상황 데이터가 발생하고 정규 유형을 찾기 어려운 상황이라면 머신러닝을 활용하는 것이 좋으며, 특히 라벨이 지정되지 않은 데이터가 많은 경우에는 비지도(Unsupervised) 데이터를 선택하는 것이 좋은 역할을 할 수 있습니다.
실제로 사용할 때에는 기타 관련된 중요한 사항, 특히 데이터 품질에 특별한 주의를 기울여야 합니다. 데이터에 스펙트럼 편차가 부족하거나 노이즈가 많으면 발견된 이상 현상을 신뢰할 수 없습니다. 그러므로 데이터를 철저히 정리하고 꼼꼼하게 검증한 후 진행하는 것이 필요합니다! 모델을 선택하고 무엇을 사용할지 엉성하게 생각하지 마세요. 변동성 등 데이터 자체의 특성과 기타 요소를 신중하게 고려하여 결정을 내리고 사용하기에 적합한 것을 선택해야 합니다. 때로는 한 가지 방법으로 한꺼번에 해결할 수 없는 일이 여러 가지 방법을 사용하면 더 원활하게 결합될 수 있습니다. 실제로 적용해 보면 구체적인 상황을 분석해 구체적인 배치와 선택을 할 수 있다.
사실 저는 이것이 단순한 문제가 아니며 고려해야 할 측면이 많다고 개인적으로 생각합니다. 우리는 관련된 다양한 기술적 방법을 명확히 이해해야 할 뿐만 아니라, 데이터 문제의 핵심적인 실제 목적을 해결하기 위해서는 많은 것을 저울질해야 한다는 점을 항상 명심해야 합니다. 우리는 프로젝트의 모든 측면을 신중하게 고려하고 판단하고 실행해야 합니다. 우리는 이를 통해 우리가 원하는 것을 이해하고, 개선하고, 관련 문제를 해결하기 위해 노력할 가치가 있습니다. 이는 또한 관련 개발에서 특히 중요한 역할을 합니다. 이는 분석 중 실제 상황을 이해하고 궁극적으로 비즈니스 또는 관련 개선 및 개발에 유용한 작업을 수행할 수 있는 좋은 기회이기도 합니다.
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