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베이지안 오토인코더 이상 탐지
베이지안 오토인코더 이상 탐지(Bayesian Autoencoder Anomaly Detection)는 정상 데이터로 학습된 확률적 생성 모델인 변분 오토인코더(Variational Autoencoder)를 사용하여, 높은 재구성 오류나 학습된 분포 하에서의 낮은 가능성을 기준으로 이상치를 탐지합니다. 잠재 공간을 고정된 점이 아닌 확률 분포로 취급함으로써, 각 이상 점수와 함께 원칙에 입각한 불확실성 추정치를 제공하여 높은 위험도의 탐지 작업에 특히 유용합니다.
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출처
- Kingma, D. P. & Welling, M. (2014). Auto-Encoding Variational Bayes. Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Representations (ICLR 2014). link ↗
- An, J. & Cho, S. (2015). Variational Autoencoder based Anomaly Detection using Reconstruction Probability. ICDM Workshop on Data Mining in Networks. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Autoencoder Anomaly Detection (Probabilistic Reconstruction-Error Framework). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/bayesian-autoencoder-anomaly-detection
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