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시계열 이상탐지 방법론을 거리 기반, 밀도 기반, 예측 기반이라는 프로세스 중심 분류체계로 정리하고, Matrix Profile과 Isolation Forest, 지수평활 예측 오차 기법을 같은 데이터로 비교합니다.
TensorFlow 2.0(tf.keras)으로 뉴럴 네트워크 학습을 구현합니다. 손실 함수, SGD 최적화, 학습률 설정부터 배치 학습, 조기 종료, 모델 평가까지 코드와 시각화로 단계별 설명합니다.
TensorFlow 2.0(tf.keras)으로 뉴럴 네트워크를 단계별로 구현합니다. 뉴런 구조, 활성화 함수, 정규화의 원리를 Playground 시각화와 Python 코드로 함께 설명합니다.
