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Chunkai Zhang et al., VELC: A New Variational AutoEncoder Based Model for Time Series Anomaly Detection, arXiv, 2020를 간단하게 요약, 리뷰한 글입니다. 개인적인 공부용으로 작성하여 편한 어투로 작성한 점 양해바랍니다. 1. Introduction Anomaly Detection 이란 중요한 정보를 감추고 있는 data 로부터 평소와는 다른 pattern 을 찾아내는 것 이 패턴은 random 하게 일어난 것은 아니라고 가정 ...

Kieu et al., Outlier Detection for Time Series with Recurrent Autoencoder Ensembles, IJCAI, 2019를 간단하게 요약, 리뷰한 글입니다. 개인적인 공부용으로 작성하여 편한 어투로 작성한 점 양해바랍니다. 1. Introduction 사회가 디지털화되어감에 따라 금융, 생명, 교통, 지리 등 많은 도메인에서 시계열 데이터가 생성되고 있으며, 이러한 데이터를 분석하고 이해하고자하는 노력도 커져감 본 논문에서는 시계열 데이터가 주어졌을 때, 다른 대부분과 다른 outlier를 검출하는 주제에 집중할 것이며, 특히 label 이 없는 u...

1. 개요 heavy 한 deep learning 모델을 python 으로 구현하고 학습하다보면, GPU memory 혹은 RAM memory 의 부족으로 해당 python 프로세스가 강제로 종료되는 현상을 종종 보게 됩니다. 이러한 문제를 해결하는 가장 좋은 방법은 memory 를 많이 소모하는 code 를 최적화하거나, 더 좋은 GPU 혹은 RAM 으로 업그레이드하는 것이겠지만, 본 문서에서는 그러지 못한 경우 미봉책으로 사용할 수 있는 방법을 다룹니다. 2. 증상 python xxx.py 를 terminal 혹은 Pycharm 등의 IDE 에서 실행 시, 중간에 종료되며 OOM killer 에 의...

1. 개요 리스트 컴프리헨션(List Comprehension)은 python 의 list 를 다루는 가장 유용한 구문으로, python 의 내장 기능으로 가벼울 뿐만 아니라 가독성이 좋다는 이유로 많이 사용됩니다. 실제로 리스트 컴프리헨션을 잘 사용하면 code line 수가 줄어들기 때문에 대체로 더 깔끔해지고 가독성도 좋아지게 됩니다. 잘 사용하지 못 한다면 오히려 가독성이 떨어지는 상황이 발생할 수도 있습니다. 2. 기본 리스트 컴프리헨션은 기존 리스트로부터 특정 조건을 걸어서 새로운 리스트를 생성하는 경우 사용하며, 다음과 같은 Syntax 를 가집니다. [ expression for ...

해당 글은 Jeremy Jordan 의 블로그 포스트 Effective testing for machine learning systems을 번역한 글입니다. 좋은 내용이라 개인 공부할 겸 번역을 진행하였습니다. 단, 한국에서도 영어 단어 자체로 많이 쓰이는 단어들은 굳이 번역하지 않고 그대로 사용하였습니다. 저는 Pytorch Lightining 의 핵심 메인테이너로 일하면서, 소프트웨어 개발 단계에서 테스트가 지니는 가치에 대해 점점 깊은 공감을 하게 되었습니다. 직장에서 새로운 프로젝트를 진행하면서 머신 러닝 시스템을 테스트하는 방법에 대해 상당히 많은 시간을 보냈는데, 몇 주 전 한 동료가 흥미로운 논문...