윤지

1. INTRODUCTION 이상치란 ?단변량 시계열1형 이상치: 단일 관측치에 영향2형 이상치: 특정 관측치와 그 이후 관측치에 영향↓ 4종류 이상치로 확장 ↓다변량 시계열이상치의 관점 변화고전적 관점의 이상치다른 관측값과 너무 다르게 벗어나 의심을 불러일으키는 관측값시계열에서 이상치의 2가지 의미Unwanted data → Data cleaning잡음, 오류, 원하지 않는 데이터삭제, 수정ex. 센서 전송 오류; 정확한 예측 얻기 위해 제거Event of interest → outlier자체 분석이상하지만 흥미로운 현상 탐지 위함ex. 사기 탐지  2. A TAXONOMY OF OUTLIER DETECTION TECHNIQUES IN THE TIME SERIES CONTEXT 2.1 Input da..

Abstract기존 연구 한계정확성, 효율성 측면에서 개선의 여지 O제안: 다양성 중심의 convolution ensemble정확성 향상: 시계열의 시간적 의존성을 포착할 수 있는 컨볼루션 시퀀스 대 시퀀스 오토인코더를 기반으로 한 다수의 기본 이상치 탐지 모델을 사용기본 모델들 사이의 다양성을 유지하여 앙상블의 정확성을 향상시키는 것을 목표효율성 향상: 훈련 도중 높은 수준의 병렬 처리, 한 기본 모델에서 다른 모델로 일부 모델 매개변수를 전송할 수 있어 훈련 시간을 줄임