LSTM2 AI 기반 이상 탐지(Anomaly Detection)의 방법과 사례 현대 사회는 데이터가 넘쳐나는 시대입니다. 네트워크 로그, 금융 거래, 제조 공정, 서버 상태, 센서 데이터, 사용자의 행동 로그 등 수많은 시계열 데이터와 이벤트 로그들이 실시간으로 생성되고 있습니다. 이처럼 방대한 양의 데이터 속에서 **정상 패턴에서 벗어난 이상치(Anomaly)**를 찾아내는 작업은 보안, 품질 관리, 금융 사기 방지, 고객 분석, 시스템 모니터링 등 다양한 분야에서 핵심적으로 활용되고 있습니다. 이상 탐지(Anomaly Detection)는 머신러닝(Machine Learning), 통계적 모델링, 그리고 최근에는 딥러닝(Deep Learning) 기술을 통해 더욱 정교하고 실시간 대응이 가능해졌습니다. 특히 AI 기반 이상 탐지는 복잡하고 고차원적인 패턴을 인식해내며, 기존 룰.. 2025. 3. 29. Transformer vs RNN: 시계열 데이터에 적합한 AI 모델 금융 시장 예측, 날씨 변화 예측, 주가 시세 분석, 센서 기반 예지 보수, 사용자 행동 패턴 분석 등 **시계열 데이터(time series data)**는 현대 산업 전반에 걸쳐 매우 중요한 역할을 차지하고 있습니다. 시계열 데이터는 시간 축을 따라 발생하는 연속된 데이터로, 일반적인 정적 데이터와 달리 순서 정보와 시간 간 의존성을 포함합니다. 따라서 이를 효과적으로 처리하기 위해서는 시간 축을 고려한 모델 구조가 필요합니다. 전통적으로 시계열 데이터를 다루기 위해 사용되어온 대표적인 AI 모델은 **RNN(Recurrent Neural Network)**입니다. RNN은 입력된 정보를 시퀀스 형태로 처리하며, 이전 시간 단계의 정보를 기억하고 다음 단계에 반영하는 구조를 가지고 있어 시계열 처리에.. 2025. 3. 27. 이전 1 다음
