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능동 학습 Isolation Forest
능동 학습 Isolation Forest는 Isolation Forest의 비지도 이상치 점수화 능력과 가장 유익한 인스턴스에 레이블을 지정하도록 인간 전문가에게 요청하는 반복적 질의 전략을 결합합니다. 그 결과, 최소한의 레이블링 예산으로 이상치 경계를 정교화하여 순수 비지도 학습 기준선에 비해 희귀하고 미묘한 이상치에 대한 정밀도를 극적으로 향상시키는 탐지기가 탄생합니다.
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출처
- Das, S., Wong, W. K., Fern, A., Dietterich, T. G., & Amran Siddiqui, M. (2019). Incorporating Expert Feedback into Active Anomaly Discovery. In Proceedings of the 2019 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), pp. 1009–1014. link ↗
- Liu, F. T., Ting, K. M., & Zhou, Z. H. (2008). Isolation Forest. In Proceedings of the 8th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), pp. 413–422. DOI: 10.1109/ICDM.2008.17 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Active Learning with Isolation Forest for Anomaly Detection. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/active-learning-isolation-forest
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