Ming's blog

안녕하세요~! 오늘 소개해드릴 내용은 비지도학습 기반 머신러닝 기법을 활용한 이상탐지입니다. 이번 실습에서 사용한 데이터는 kaggle의 Credit Card Fraud Detection Dataset입니다! 지난번에 소개드렸던 비지도학습 기반의 머신러닝 모델을 이용하여 신용카드 사기 탐지 모델을 만드는 실습을 진행하였습니다. 일반 PCA 모델 부터 희소 PCA, 커널 PCA와 같은 방법, 그리고 사전학습, ICA 기법 등을 활용하여 비지도 학습 모델을 만들어 보았습니다. 더 자세한 내용은 아래의 링크를 참고해주세요😊 감사합니다. https://dacon.io/codeshare/4954?utm_source=dacrew&utm_medium=190302&utm_campaign=dacrew_2 [Team Zo..

1. Description 지난 포스팅에서 소개한 EM 알고리즘을 이용하여 나방의 색을 결정하는 각 유전자를 가지고 있는 나방의 개체 수를 알아보고자 합니다. 나방의 색은 C, I, T라는 세 개의 대립유전자에 의해 결정된다고 알려져 있습니다. 이때, 유전자 타입은 유전자형과 표현형으로 나뉘어져 있는데 CC, CI, CT와 같은 형태를 유전자형, C, I, T와 같은 형태를 표현형이라고 합니다. 혈액형을 예시로 들면, AO, BO, OO,와 같은 형태를 유전자형, O, A, B, AB와 같은 형태를 표현형이라 부릅니다. 나방의 유전자의 경우, C가 I보다, I가 T보다 우위에 있다고 알려져 있습니다.(C > I > T) 즉, 유전자형이 CC, CI, CT와 같은 경우는 표현형이 C로 나타나게 되며 유전자..

1. What is EM-algorithm? EM 알고리즘이란 expectation maximization이라는 의미로 반복 시행을 통해 MLE값을 추정하는 방법을 의미합니다. 특히나 missing value 상황에서 빛을 바란다고 알려져 있는데, missing value 상황이란 log-likelihood가 완전하지 않을 때 혹은 mle 값이 존재하지 않을 때를 의미합니다. EM알고리즘은 완전한 log-likelihood를 알지 못할 때, 특히나 missing value가 있는 경우에도 MLE 추정이 가능하다고 알려져 있습니다. 즉, EM 알고리즘이란 latent variable이 존재하는 모델의 MLE를 구하기 위한 알고리즘 중 하나입니다. * latent variable : 본래 가지고 있는 ran..