이상 탐지란 무엇이며 회사에 어떤 이점을 줄 수 있습니까?

이상 탐지는 경쟁사보다 먼저 다가오는 추세를 파악하는 데 도움이 됩니다. 온라인 상점 트래픽을 모니터링하여 사기 거래를 표시하고 공공 장소에서 폭력을 발견하여 보안 팀이 사람들이 다치기 전에 개입할 수 있는 기회를 제공합니다.

관심 있는? 운영 부문에서 행동 편차를 찾아내는 맞춤형 소프트웨어를 구축하고 통합하는 데 도움을 줄 수 있는 전담 이상 탐지 회사가 있습니다.

그렇다면 이상 탐지란 무엇인가? 어떻게 작동하나요? 그리고 이를 회사의 프로세스와 작업 흐름에 어떻게 통합할 수 있습니까?

콘텐츠 개요

• 이상 탐지란 무엇입니까?
• 이상 탐지는 어떻게 작동하나요?
• 주요 이상 탐지 사용 사례
• 이상 탐지 시작하기
• ITRex가 이상 탐지를 돕는 방법

이상 탐지란 무엇입니까?

이상 탐지는 회사의 데이터를 분석하여 설정된 기준(예: 데이터 세트의 표준 동작)에서 벗어나는 데이터 지점을 탐지하는 데이터 마이닝 유형입니다. 이러한 이상치는 일반적으로 장비의 기술적 결함, 고객 선호도의 변화, 기타 유형의 이상과 같은 사고를 나타내며, 이를 통해 기업은 피해가 발생하기 전에 조치를 취할 수 있습니다.

이상 현상이란 무엇입니까?

이상 현상은 익숙한 패턴에서 벗어나는 일관되지 않은 데이터 포인트입니다. 항상 심각한 문제를 나타내는 것은 아니지만 에스컬레이션 가능성을 방지하기 위해 조사해 볼 가치가 있습니다. 예를 들어, 제품 판매의 급증은 성공적인 마케팅 캠페인의 결과일 수도 있고 기업이 적응해야 하는 추세 및 고객 행동의 변화를 나타낼 수도 있습니다.

비즈니스 데이터 이상은 세 가지 이상치 범주로 분류됩니다.

• 전역 이상값은 나머지 데이터에서 비정상적으로 멀리 떨어져 있는 데이터 포인트입니다. 당신이 매달 은행 계좌에 7,000달러를 받는다고 가정해 봅시다. 갑자기 50,000달러를 이체하게 된다면 이는 전 세계적으로 이상치가 될 것입니다.
• 상황 별 이상치는 동일한 상황 내의 나머지 데이터와 다릅니다. 예를 들어, 일반적으로 겨울에 눈이 내리고 여름에 날씨가 따뜻한 국가에 거주한다면 겨울에 폭설이 내리는 것은 정상입니다. 그러나 여름에 폭설을 경험하는 것은 상황에 따른 이상치일 수 있습니다.
• 집합적 이상치는 데이터 포인트의 하위 집합이 전체 데이터세트에서 벗어나는 경우입니다. 예를 들어, 겉으로는 관련이 없어 보이는 여러 제품의 비정상적인 판매 감소를 관찰했지만 이것이 어떤 식으로든 연결되어 있음을 깨닫는 경우 관찰 내용은 하나의 집합적 이상값으로 결합됩니다.

이상 탐지에 AI가 필요한 이유는 무엇입니까?

대부분의 기업은 대량의 정형 및 비정형 데이터를 처리하며, 후자는 회사 내부에서 생성되는 정보의 최대 90%를 구성합니다. 이 모든 정보를 수동으로 처리하고 의미 있는 통찰력을 생성하는 것은 불가능합니다. 특히 이미지, 트랜잭션, 자유 형식 텍스트 등으로 구성된 구조화되지 않은 데이터에 대해 이야기하는 경우 더욱 그렇습니다.

연구에 따르면 기계 학습(ML) 기술은 구조화되지 않은 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 가장 적합한 선택입니다. 이 필드에는 광범위한 알고리즘이 있으며 가장 적합한 것을 선택할 수 있습니다. 최적의 결과를 위해 여러 ML 기술을 결합할 수도 있습니다.

이상 탐지는 어떻게 작동하나요?

AI 및 ML 기반 이상 탐지 기술에는 크게 세 가지 유형이 있습니다.

• 감독된 이상 탐지 . 여기에서 ML 모델은 정상 및 변칙적 동작을 포함하는 완전히 레이블이 지정된 데이터세트로 학습되고 테스트됩니다. 이 접근 방식은 교육 데이터 세트의 일부인 편차를 감지할 때 잘 작동하지만, 교육에서 볼 수 없는 새로운 이상 현상에 직면하면 기술이 제대로 작동하지 않습니다. 감독 기술에는 누군가가 데이터에 라벨을 지정해야 하므로 수동 작업과 도메인 전문 지식이 필요합니다.
• 감독되지 않은 이상 탐지 . 이 방법에는 수동 데이터 라벨링이 필요하지 않습니다. 모델은 나머지 데이터와 크게 다른 소수의 데이터 포인트만이 변칙을 구성한다고 가정합니다. 비지도 기법은 훈련 중에 배운 내용이 아닌 특성을 기반으로 이상값을 감지하기 때문에 훈련 중에 목격하지 못한 새로운 이상치를 식별하는 데 여전히 탁월할 수 있습니다. 그러나 이러한 알고리즘은 다소 복잡하고 아키텍처가 블랙박스이므로 사용자는 도구가 어떻게 결정을 내렸는지에 대한 설명을 받을 수 없습니다.
• 준지도 이상 징후 탐지 . 이러한 기술에는 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터가 모두 포함되므로 수동 주석 비용이 절감됩니다. 또한 준지도 이상 탐지 모델은 배포 후에도 계속 학습할 수 있으며 훈련에서 확인되지 않은 이상을 탐지할 수 있습니다. 비지도 기술과 마찬가지로 이러한 모델은 구조화되지 않은 데이터에서도 작동할 수 있습니다.

AI 기반 이상 징후 탐지 방법

이상 탐지는 인공 지능(AI)과 ML을 포함한 해당 하위 유형을 사용합니다. 다음은 이러한 맥락에서 자주 배포되는 5가지 ML 기술입니다.

오토인코더

오토인코더는 데이터를 압축한 후 원래 형식과 최대한 유사하도록 재구성하는 비지도 인공 신경망입니다. 이러한 알고리즘은 노이즈를 효과적으로 무시하고 텍스트, 이미지 및 기타 유형의 데이터를 재구성할 수 있습니다. 오토인코더는 두 부분으로 구성됩니다.

• 입력 데이터를 압축하는 인코더
• 데이터를 원래 형식에 가깝게 압축 해제하는 디코더

오토인코더를 사용할 때는 코드 크기에 따라 압축률이 결정되므로 주의하세요. 또 다른 중요한 매개변수는 레이어 수입니다. 레이어 수가 적으면 알고리즘이 더 빨라지지만 더 적은 수의 기능에서 작동할 수 있습니다.

베이지안 네트워크

이 기법은 베이지안 추론을 기반으로 확률을 계산하는 일종의 확률 그래프 기반 모델입니다. 그래프의 노드는 확률 변수에 해당하고 간선은 모델이 추론할 수 있는 조건부 종속성을 나타냅니다.

베이지안 네트워크는 진단, 인과 모델링, 추론 등에 사용됩니다. 이상 탐지에서 이 방법은 다른 기술로는 발견하기 어려운 미묘한 편차를 탐지하는 데 특히 유용합니다. 이 방법은 훈련 중에 누락된 데이터도 허용할 수 있으며 작은 데이터 세트에 대해 훈련하는 경우에도 여전히 견고한 성능을 유지합니다.

밀도 기반 모델

이는 순전히 공간적 위치와 이웃 간의 거리에 의존하여 패턴을 감지하는 비지도 ML 클러스터링 기술입니다. 데이터 포인트의 밀도 값을 인접한 데이터 포인트의 밀도와 비교합니다. 이상값(이상)은 다른 데이터 모집단보다 밀도 값이 낮습니다.

지원 벡터 머신(SVM)

이는 분류에 일반적으로 사용되는 지도 ML 알고리즘입니다. 그러나 SVM 확장은 감독되지 않는 환경에서도 작동할 수 있습니다. 이 기술은 초평면을 사용하여 데이터 포인트를 클래스로 나눕니다.

SVM은 일반적으로 두 개 이상의 클래스에서 작동하지만 이상 탐지에서는 단일 클래스 문제를 분석할 수 있습니다. 이 클래스에 대한 "표준"을 학습하고 데이터 포인트가 이 클래스에 속할 수 있는지 또는 이상치인지 여부를 결정합니다.

가우스 혼합 모델(GMM)

GMM은 확률적 클러스터링 기술입니다. 이 기술은 확률 분포에 따라 데이터를 다양한 클러스터로 분류합니다. 데이터 포인트가 알 수 없는 매개변수를 갖는 가우스 분포의 혼합에 속한다고 가정하고, 저밀도 영역의 데이터를 찾아 이상 현상을 감지합니다.

주요 이상 탐지 사용 사례

이제 이상 탐지가 이면에서 작동하는 방식과 이에 의존하는 AI 기술을 알았으므로 이제 다양한 업계의 몇 가지 변칙 탐지 사례를 연구할 차례입니다.

의료 분야의 이상 탐지

이상 탐지는 의사가 환자 건강 문제를 식별하고, 입원 환자의 확대를 탐지하고, 너무 늦기 전에 의료진에게 알리고, 진단 및 치료법 선택을 지원함으로써 의료 부문에 도움이 될 수 있습니다. 이 모든 것이 의사가 겪는 수작업과 인지 부하를 줄여줍니다.

그러나 이상 징후 탐지는 의료 분야에서 고유한 과제를 안고 있습니다.

한 가지 문제는 다양한 의료 다이어그램의 경우 기준선(즉, 정상적인 행동)을 설정하는 것이 어려울 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 건강한 사람의 뇌전도는 개인의 특성에 따라 다릅니다. 연구자들은 어린이들 사이에서 상당한 차이가 있음을 확인했으며, 성인에서는 연령 집단과 성별에 따라 차이가 있습니다.

또 다른 측면은 사람들의 삶이 성과에 달려 있기 때문에 ML 모델은 매우 정확해야 한다는 것입니다.

의료 이상 탐지 알고리즘은 다음 정보를 분석할 수 있습니다.

• 의료 IoT 장치로 측정되는 생체 신호 및 기타 매개변수
• 양성 및 악성 종양, 감염 및 기타 건강 상태의 징후가 포함된 X-레이, CT 스캔 등의 의료 이미지
• 건강 보험 청구를 통해 사기 행위를 식별하고 차단할 수 있습니다. 현재 연간 Medicare 및 Medicaid 비용의 최대 10%가 사기 청구에 사용되고 있으므로 이는 의료 보험의 판도를 바꿀 수 있습니다.

이상 탐지의 한 가지 예는 남아프리카의 연구팀에서 나왔습니다. 그들은 자동 인코더와 극한 경사 부스팅 기술을 성공적으로 결합하여 코로나19 환자의 생리학적 변수를 모니터링하고 건강 악화를 나타내는 이상 현상을 감지했습니다.

또 다른 팀은 이상 징후를 탐지하는 것뿐만 아니라 도구가 이상 징후를 표시한 이유를 설명하는 데에도 중점을 두었습니다. 따라서 먼저 이상 탐지 기술을 사용하여 편차를 찾아낸 다음 측면 마이닝 알고리즘을 배포하여 특정 데이터 포인트가 이상값으로 간주되는 일련의 기능을 간략하게 설명했습니다.

엔터테인먼트의 이상 탐지

스포츠 및 엔터테인먼트 환경은 수백 대의 카메라를 사용한 광범위한 비디오 기반 보안 모니터링에 의존합니다. 따라서 영상을 수동으로 검토할 경우 보안팀이 제때에 사고를 발견하고 대응하는 것은 불가능합니다. ML 덕분에 알고리즘은 시설의 각 카메라에서 스트리밍되는 비디오를 분석하고 보안 위반을 감지할 수 있습니다.

ML 모델은 업무 중에 계속해서 학습하면서 인간 운영자가 알아차릴 수 없었던 위협과 위반 사항을 발견할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 기물 파손, 관중의 불안, 연기, 의심스러운 물체 등을 감지하고 보안 직원에게 경고하여 책임과 평판 손상을 방지하고 조치를 취할 시간을 갖도록 합니다.

그러한 프로젝트 중 하나가 우리 포트폴리오에서 바로 나옵니다. 미국 전역에 게임룸을 운영하는 한 엔터테인먼트 회사는 클라우드 기반 비디오 감시 시스템에 통합되는 ML 기반 이상 탐지 솔루션을 구축하기 위해 ITRex를 선택했습니다. 이 애플리케이션은 슬롯 머신을 깨는 등의 위험하고 폭력적인 행동을 포착합니다. 또한 잊혀진 품목과 고장난 기계를 찾아내어 관리 프로세스를 간소화할 수도 있습니다.

우리 팀은 변형 자동 인코더를 사용하여 맞춤형 ML 모델을 구축했습니다. 우리는 신체적 폭력과 재산 피해를 묘사하는 150개의 비디오로 구성된 교육 데이터 세트를 집계하고 OpenCV 프레임워크를 사용하여 이러한 비디오를 전처리했습니다. 그런 다음 토치비전 라이브러리를 사용하여 데이터를 정규화 및 보강하고 이를 사용하여 ML 알고리즘을 훈련했습니다.

결과 솔루션은 교차 검증을 통해 이상 징후를 찾아냈습니다. 예를 들어, 화면의 오류 메시지를 "읽고" 사용 가능한 화면 템플릿과 비교하여 유효성을 검사하여 오작동하는 슬롯머신을 식별할 수 있습니다. 최종 솔루션은 고객의 클라우드 기반 보안 시스템에 완벽하게 통합되어 슬롯머신을 연중무휴 24시간 모니터링하고 이상이 감지될 때마다 보안 담당자에게 알렸습니다.

제조 과정에서의 이상 탐지

제조 공정이 점점 자동화됨에 따라 기계는 더욱 복잡해지고 시설은 더욱 커집니다. 결과적으로 기존 모니터링 방식으로는 더 이상 충분하지 않습니다.

이상 탐지 기술은 시설의 표준과 다른 편차를 묘사하고, 문제가 확대되기 전에 이를 알려줄 수 있으며, 사소한 문제와 긴급한 문제를 구별하는 방법도 배울 수 있습니다.

제조에는 다양한 이상 탐지 이점이 있습니다. 이러한 도구는 다음 문제를 발견할 수 있습니다.

• 장비 오작동 . AI 알고리즘은 사물인터넷(IoT) 센서 제조와 협력하여 진동, 온도 등과 같은 다양한 장치 매개변수를 모니터링하고 표준에서 벗어나는 모든 편차를 포착할 수 있습니다. 이러한 변화는 장비에 과부하가 걸렸음을 의미할 수도 있지만 고장이 시작되었음을 의미할 수도 있습니다. 알고리즘은 추가 검사를 위해 장비에 플래그를 지정합니다. 이를 예측 유지보수라고도 합니다.
• 장비 활용도가 낮습니다 . ML 기반 이상 탐지 솔루션은 어떤 장치가 장기간 유휴 상태인지 확인하고 운영자에게 부하 분산의 균형을 맞추도록 촉구할 수 있습니다.
• 안전 위험 . 이상 탐지 소프트웨어는 보안 카메라 피드를 모니터링함으로써 공장의 안전 프로토콜을 준수하지 않고 직원의 안녕을 위협하는 직원을 찾아낼 수 있습니다. 직원이 안전 모니터링을 위해 웨어러블을 사용하는 경우 ML은 센서 데이터를 분석하여 지치고 아픈 직원을 찾아내고 해당 날짜에 휴식을 취하거나 로그아웃하도록 권장할 수 있습니다.
• 인프라 문제 . ML 알고리즘은 물이나 가스 누출, 기타 인프라 손상을 감지하고 해당 현장 관리자에게 알릴 수 있습니다.

제조 이상 감지 솔루션의 예는 미국에 본사를 둔 초순수 폴리실리콘 생산업체인 Hemlock Semiconductor에서 제공됩니다. 회사는 프로세스에 대한 가시성을 확보하고 최적의 생산 패턴에서 벗어난 모든 편차를 기록하기 위해 이상 탐지를 배포했습니다. 이 회사는 매달 자원 소비를 약 $300,000 절감했다고 보고했습니다.

소매업의 이상 감지

이상 탐지는 소매업체가 비정상적인 행동 패턴을 식별하고 이러한 통찰력을 사용하여 운영을 개선하고 비즈니스와 고객을 보호하는 데 도움이 됩니다. AI 알고리즘은 변화하는 고객 수요를 파악하고 수요가 있는 품목을 재입고하는 동안 판매되지 않는 제품 구매를 중단하도록 소매업체에 경고할 수 있습니다. 또한 이상 현상은 초기 단계의 비즈니스 기회를 나타낼 수 있으므로 소매업체는 경쟁이 일어나기 전에 이를 활용할 수 있습니다. 전자상거래의 경우, 웹사이트 소유자는 이상 감지 모델을 배포하여 트래픽을 모니터링하여 사기 행위의 신호일 수 있는 비정상적인 동작을 찾아낼 수 있습니다.

또한 소매업체는 이상 징후 탐지 기술을 사용하여 매장을 보호할 수 있습니다. ITRex에서는 쇼핑몰과 기타 공공장소에 설치된 보안 카메라를 통해 스트리밍되는 영상에서 싸움과 같은 폭력적인 표현을 감지할 수 있는 솔루션을 구축하기 위해 일련의 PoC를 수행했습니다. 이 솔루션은 광범위한 전투 데이터 세트를 기반으로 훈련된 3D 컨볼루셔널 신경망 이상 탐지 방법을 사용합니다. 이러한 유형의 ML 알고리즘은 동작 감지 작업에서 우수한 성능을 발휘하는 것으로 알려져 있습니다. 이러한 솔루션에 관심이 있으시면 먼저 전체 데모를 보여드릴 수 있습니다. 그런 다음 우리 팀은 귀하의 위치와 비즈니스의 세부 사항에 맞게 알고리즘을 미세 조정하고 설정을 조정한 후 이를 귀하의 기존 보안 시스템에 원활하게 통합할 것입니다.

이상 탐지 시작하기

보시다시피, 즉각적인 이상 탐지를 위해 맞춤형 AI 모델을 훈련시키는 것은 기술적인 도전이 될 수 있습니다. 이것이 바로 우리 팀이 새로운 기술에 주목하는 기업을 위한 5단계 가이드를 준비한 이유입니다. 전문가의 팁을 보려면 아래로 스크롤하세요. AI를 처음 접하거나 AI 애플리케이션 및 프로젝트 비용에 대한 자세한 정보를 원하는 경우 AI에 대한 비즈니스 가이드를 다운로드해 보세요.

1단계: 이상 탐지에 접근하는 방법 결정

여기에는 두 가지 옵션이 있습니다. 데이터에서 특정 이상 현상을 찾거나 표준 동작에서 벗어나는 모든 항목에 플래그를 지정하려고 합니다. 여기에서 선택하는 내용은 훈련 데이터에 영향을 미치고 AI 기술 선택을 제한합니다.

기준에서 벗어나는 모든 이벤트를 포착하려면 정상적인 동작을 나타내는 대규모 데이터 세트에서 모델을 교육합니다. 예를 들어, 운전 및 교통 안전에 대해 작업하는 경우 데이터 세트는 안전 운전을 보여주는 비디오로 구성됩니다.

예를 들어 자동차 충돌과 같은 특정 이상 현상을 감지하려고 하지만 빨간 신호등을 통과하여 운전하는 것과 같은 사소한 위반은 감지하지 못한다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 훈련 데이터세트에는 자동차 충돌 동영상이나 이미지가 포함됩니다.

2단계: 학습 데이터 세트 집계 및 사전 처리

이전 단계의 결과는 필요한 데이터 유형을 결정하는 데 도움이 됩니다.

회사 내부 소스에서 데이터를 수집하거나 공개적으로 사용 가능한 데이터세트를 사용하세요. 그런 다음 이 데이터를 정리하여 중복 항목과 부정확하거나 균형이 맞지 않는 항목을 제거합니다. 데이터 세트가 정리되면 크기 조정, 정규화 및 기타 데이터 변환 기술을 사용하여 세트를 AI 알고리즘에 적합하게 만들 수 있습니다. 데이터세트를 세 부분으로 나눕니다.

• 모델을 가르치기 위한 훈련 데이터
• 훈련 중 모델 성능을 평가하기 위한 검증 데이터
• 학습 프로세스를 완료한 후 성능 점수를 매기기 위해 데이터 테스트

자세한 내용은 기계 학습을 위한 데이터 준비 방법에 대한 자세한 가이드를 확인하세요.

3단계: 이상 탐지 기술 선택

이 단계는 사용자 지정 솔루션을 구축하려는 경우에만 관련됩니다. 귀하 또는 귀하의 기술 공급업체는 비즈니스 문제를 해결하는 데 가장 적합한 AI 기술을 선택하게 됩니다. 여기서 고려해야 할 세 가지 주요 요소는 다음과 같습니다.

• 현재 작업 (위의 1단계 참조) 구체적으로 정의된 이상 현상을 감지하려는 경우 VAE(Variational Autoencoder)가 훌륭한 옵션입니다.
• 기술적 요구 사항 . 여기에는 달성하려는 정확성과 세부 수준이 포함될 수 있습니다. 예를 들어, 비디오에서 이상 현상을 발견하는 ML 모델을 훈련하려는 경우 최적의 프레임 속도를 결정하는 것이 중요합니다. 다양한 알고리즘이 다양한 속도로 프레임을 분석하기 때문입니다. 감지하려는 이상 현상이 1초 내에 발생할 수 있는 한 비디오 클립의 모든 프레임을 연구하는 것이 좋으며 VAE와 같은 느린 알고리즘을 사용하는 것은 실용적이지 않습니다. 반면에 특이값 분해(SVD)는 작업을 훨씬 더 빠르게 수행할 수 있습니다.
• 학습 데이터 세트의 크기입니다 . 오토인코더와 같은 일부 모델은 소규모 데이터 세트에서는 제대로 학습할 수 없습니다.

4단계: 모델 구축/구매 및 학습

기성 이상 탐지 소프트웨어를 구입하거나 고유한 요구 사항에 부합하고 관심 있는 이상 현상 유형에 맞게 조정되는 맞춤형 시스템을 구현할 수 있습니다.

재정 자원이 제한되어 있거나, 맞춤형 훈련 데이터 세트가 없거나, 모델 훈련을 위한 시간이 없을 때 기성 이상 탐지 시스템을 선택할 수 있으며, 이상 유형을 탐지할 수 있는 솔루션을 이미 제공하는 공급업체를 찾을 수 있습니다. 당신이 걱정하고 있습니다. 그러나 이러한 솔루션에는 데이터 특성과 관련된 가정이 내장되어 있으며 이러한 가정이 유지되는 한 제대로 작동한다는 점을 명심하십시오. 그러나 회사 데이터가 해당 기준에서 벗어나는 경우 알고리즘은 동일한 정확도로 변칙을 감지하지 못할 수 있습니다.

AI 알고리즘을 교육하기에 충분한 데이터가 있는 경우 ML 개발 회사를 고용하여 맞춤형 이상 탐지 솔루션을 구축하고 교육할 수 있습니다. 이 옵션은 귀하의 비즈니스 요구 사항을 충족하고 귀하의 프로세스에 적합하도록 설계되었습니다. 또 다른 큰 이점은 배포 후에도 이 솔루션을 최적화할 수 있다는 것입니다. 변화하는 비즈니스 요구 사항에 따라 설정을 조정하여 더 빠르게 작동하도록 하거나 다른 매개 변수에 집중할 수 있습니다.

5단계: 솔루션 배포 및 모니터링

이상 탐지 솔루션을 로컬 또는 클라우드에 배포합니다. ITRex로 작업하는 경우 다음 두 가지 옵션 중에서 선택할 수 있습니다.

• 클라우드 기반 이상 탐지 - 소프트웨어 시스템, 장치 및 타사 서비스에서 데이터를 집계하고 저장 및 처리를 위해 클라우드로 전송하여 로컬 리소스의 부담을 덜어줍니다.
• ML 알고리즘이 데이터를 로컬로 분석하고 데이터의 일부만 클라우드에 업로드하는 엣지 이상 탐지 . 이 접근 방식은 자율주행차, 의료용 IoT 솔루션 등 지연을 용납하지 않는 미션 크리티컬 시스템에 가장 적합합니다.

ML 알고리즘은 업무 중에 계속해서 학습하므로 새로운 유형의 데이터에 적응할 수 있습니다. 그러나 이는 또한 편견과 기타 바람직하지 않은 경향을 얻을 수 있음을 의미합니다. 이러한 시나리오를 방지하려면 감사 일정을 예약하여 알고리즘 성능을 재평가하고 필요한 조정을 구현할 수 있습니다.

ITRex가 이상 탐지를 돕는 방법

ITRex Group에서는 Beta-Variational Autoencoders(Beta-VAE) 및 Gaussian Mixture Models(GMM), IoT, 데이터 분석 및 데이터 시각화와 같은 ML 모델에 대한 광범위한 경험을 보유하고 있습니다. 우리는 다양한 산업 분야에서 이러한 기술을 구현해왔기 때문에 의료와 같이 규제가 심한 분야가 가져오는 특성을 알고 있습니다. 우리는 데이터 마이닝 도구 및 ML 프레임워크와 같은 오픈 소스 및 독점 기술을 조합하여 사용하여 맞춤형 솔루션을 개발하고 이를 비즈니스 프로세스에 통합합니다.

이상 탐지를 위한 당사의 맞춤형 AI 기반 솔루션은 사전 정의된 이상 탐지와 설정된 표준 동작에서 벗어난 편차를 찾아내는 두 가지 작업 모두에서 작동할 수 있습니다. 인프라를 절약하기 위해 클라우드를 선택하거나 시스템을 로컬에서 실행하여 대기 시간을 허용하지 않는 중요한 애플리케이션을 지원할 수 있습니다.

이상 탐지 시스템 구현에 관심이 있으십니까? 우리에게 전화를 주세요 ! 맞춤형 ML 모델을 구축하고 교육하는 데 도움을 드릴 수 있습니다. 기성 솔루션을 선택하더라도 오픈 소스이고 API가 있는 경우 시스템에 더 잘 맞도록 자체 데이터를 기반으로 재교육할 수 있습니다!

원본은 2023년 8월 1일 https://itrexgroup.com 에 게시되었습니다 .