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Self-supervised Isolation Forest
Self-supervised Isolation Forest는 고전적인 Isolation Forest 이상 탐지기에 자기 지도 사전 학습 단계를 추가한 것입니다. 레이블 없이 회전 예측, 마스크된 특징 예측 또는 대조 쌍 학습과 같은 사전 과제를 해결하여 더 풍부한 특징 표현을 학습하며, 이는 이상 탐지 트리를 구축할 때 사용되어 복잡하고 고차원적인 테이블 형식 데이터에서 더 날카로운 이상 점수를 생성합니다.
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출처
- 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 ↗
- Isolation Forest. Wikipedia. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Isolation Forest (SSL-augmented Anomaly Detection). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/self-supervised-isolation-forest
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