이상탐지 모델의 평가에서 오탐(False Positive)과 미탐(False Negative)을 잡아내기 위한 주요 메트릭은 재현율(Recall), 정밀도(Precision), 그리고 F1-Score입니다. 이들 메트릭은 특히 데이터가 불균형할 때, 즉 정상 데이터가 대부분이고 이상 데이터가 매우 적을 때, 모델의 성능을 평가하는 데 유용합니다. 각 메트릭의 정의와 의미, 그리고 이상탐지 모델에서 이들 메트릭이 어떻게 사용되는지를 상세히 설명하겠습니다.1. 혼동 행렬 (Confusion Matrix)이상탐지 모델의 평가에서 중요한 개념은 혼동 행렬(Confusion Matrix)입니다. 혼동 행렬은 모델의 예측 결과를 다음과 같이 요약합니다:True Positive (TP): 실제 이상치인 데이터를 올바..
두 알고리즘이 다르다는 것은 널리 알려져 있지만, 근본적으로 두 알고리즘은 동일하지 않나 생각이 들 수 있습니다. 이상탐지 알고리즘과 데이터마이닝의 분류 알고리즘 간의 가장 결정적인 차이는 목적과 데이터의 성격에서 비롯됩니다. 두 알고리즘은 데이터 분석에서 매우 중요한 역할을 하지만, 그 기능과 사용 사례가 다릅니다. 이를 상세히 설명하겠습니다.1. 목적의 차이A. 이상탐지 알고리즘목적:이상탐지 알고리즘의 주된 목적은 데이터에서 정상 패턴과 다른 비정상적인 패턴(이상치, Anomalies)을 식별하는 것입니다. 이러한 이상치는 일반적으로 희귀하거나 예상치 못한 사건을 나타내며, 이는 사기, 결함, 오류, 혹은 비정상적인 행동을 의미할 수 있습니다.사용 사례:금융 사기 탐지: 정상 거래와는 다른 비정상적인..
이상탐지 알고리즘은 다양한 산업 분야에서 활용되며, 각 분야의 데이터 특성 및 요구사항에 따라 다른 알고리즘이 널리 사용됩니다. 특히 금융 분야에서는 여러 세부 영역에서 다양한 알고리즘이 활용됩니다. 각 산업 분야별로 가장 널리 사용되는 이상탐지 알고리즘을 설명하겠습니다.1. 금융 분야A. 사기 탐지 (Fraud Detection)Isolation Forest: 비지도 학습 기반으로 정상적인 거래 패턴에서 벗어나는 거래를 이상치로 탐지합니다. 금융 거래 데이터의 고차원성과 비정규성을 효과적으로 처리할 수 있습니다.Random Forest: 지도 학습 기반으로 사기와 정상 거래의 레이블이 주어졌을 때, 중요한 피처를 기반으로 사기 거래를 탐지합니다. 강력한 비선형 모델로, 다양한 피처를 효과적으로 결합할 ..
SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique)는 불균형 데이터 문제를 해결하기 위해 사용되는 데이터 증강 기법 중 하나입니다. SMOTE는 소수 클래스(예: 사기 거래, 질병 데이터 등)의 데이터를 인공적으로 생성하여 다수 클래스와의 균형을 맞추는 방법입니다. 이 기법은 특히 머신러닝 모델이 소수 클래스를 더 잘 학습하도록 돕는 데 사용됩니다.SMOTE의 개념문제 정의:불균형 데이터셋: 많은 실제 데이터셋에서는 정상 데이터(다수 클래스)가 비정상 데이터(소수 클래스)보다 훨씬 많습니다. 이로 인해 모델이 학습할 때 소수 클래스에 대해 제대로 학습하지 못하고, 대부분의 경우 다수 클래스에 대해 편향된 예측을 하게 됩니다.SMOTE의 목적:소수 클래스의 데이터 증..
이상탐지 시스템을 기획, 개발, 운영하는 데이터 사이언티스트로서, 시스템이 원활하게 작동하기 위한 전체적인 데이터 흐름(data flow)을 구성하고, 이를 다양한 산업 분야, 특히 금융 분야의 예시를 통해 설명하겠습니다.이상탐지 시스템의 데이터 흐름(Data Flow) 구성1. 데이터 수집 및 전처리A. 데이터 수집설명: 시스템의 첫 번째 단계는 데이터를 실시간으로 수집하는 것입니다. 데이터는 다양한 소스에서 수집될 수 있습니다.예시: 금융 분야에서의 거래 데이터, 제조업에서의 센서 데이터, 헬스케어 분야에서의 환자 모니터링 데이터 등.컴퓨팅 아키텍처: Real-time Streaming: Apache Kafka 또는 AWS Kinesis와 같은 데이터 스트리밍 플랫폼을 사용해 실시간으로 데이터를 수집..
미탐(False Negative)이 발생한 후, 해당 데이터가 모델에 정상 데이터로 학습된 경우, 모델이 잘못된 패턴을 학습하여 이후의 탐지 성능이 저하될 수 있습니다. 이 문제를 보완하는 방법은 다음과 같습니다:1. 미탐 데이터의 재분류 및 재학습A. 미탐 데이터 재분류미탐 데이터 식별:먼저, 모델이 미탐한 데이터를 식별하고 해당 데이터가 정상으로 잘못 학습되었는지 확인합니다. 이 작업은 주로 사후 분석 또는 도메인 전문가의 검토를 통해 이루어집니다.미탐 데이터 레이블 변경:식별된 미탐 데이터를 정상 데이터에서 제거하고, 이를 이상 데이터로 레이블링하여 따로 관리합니다.이 과정에서, 미탐된 데이터는 이상치로 정확하게 재분류됩니다.B. 재학습 과정에서의 처리모델 재학습:미탐된 데이터를 이상 데이터로 레이..