[코세라 머신러닝] Anomaly Detection 이상 탐지, 사례 가우시안 분포 mle 우도함수란?

머신러닝 / 딥러닝 기초를 다지고자 coursera에서 Adrew Ng 교수가 진행하는 머신러닝 강의를 수강하게 되었다. 다음은 Anomaly Detection(이상 감지) 강의 내용을 정리한 것이다. Anomaly Detection 이상 감지 비행기 엔진을 제작하는 공장에서 불량품을 걸러내는 방법을 개발하려고 한다. 문제가 있는 엔진은 발열이나 진동 정도가 비정상적으로 크거나 작다면, 이들을 측정함으로써 불량품을 검출해 낼 수 있을 것이다. 즉, 발열과 진동 세기를 feature로 사용한다. 정상 작동하는 다수의 엔진들(training data)로부터 측정한 feature 값들(빨간점)과 test 하고 싶은 엔진에서 측정한 feature값(파란점)을 비교하여 불량 여부를 판단할 수 있다. 이 포스팅에서는 이와 같은 방법으로 이상(Anomaly)을 검출하는 방법에 대해서 알아본다. Density Estimation 밀도 추정 다음과 같은 데이터를 사전에 수집하였다고 하자. 앞서 살펴...