올인원 패키지 : 30개 사례로 배우는 Anomaly Detection 알고리즘 구현과 실전 프로젝트
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30개 사례로 배우는
Anomaly Detection 알고리즘 구현과 실전 프로젝트
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Anomaly Detection의 개념부터
실전 Anomaly Detection 방법론까지각 산업군마다 정의하기 힘들었던 이상탐지의
진단 방법부터 문제 해결 방법론까지 모두 학습 -
무려 30개의 사례로 학습!
이상탐지가 필요한 제조·게임·금융·의료 등
30개의 다양한 사례를 통해
실무 적용 가능한 커리큘럼! -
현업에 적용 가능한 부가자료 혜택
문제 유형에 따른 방법론·알고리즘을
바로 적용할 수 있는 핸드북과 이상탐지 논문40개 리뷰 제공
아직도
이상탐지에 어떤 알고리즘을 적용해야 할지 고민하고 계신가요?
다양한 기업·산업군 도메인의 이상탐지 사례를 배우며
현업에서 주로 쓰이는 이상탐지 알고리즘을 학습해보세요!
What is Anomaly Detection?
이상 탐지란 무엇인가요?
Anomaly Detection(이상 탐지)란
어떤 데이터 안에서 다른 관측값들과
다른 방법에 의해 생성되었다고 의심되는 이상치를 탐지
하는 데이터 분석 기법입니다.
지도학습·준지도학습·비지도학습 방식으로 이상 현상을
탐지합니다.
[이상탐지 프로세스]
현업에서는
Anomaly Detection(이상 탐지)를 활용하여
어떤 성과
를 내고 있을까요?
1. 컨텐츠업계 N사 웹툰
컨텐츠 업계 N사 웹툰은 불법 유통 유료 작품 숫자를
연초 대비 약 30% 줄이고
국내·외 64개의 불법 사이트의 업로드를
중지시키거나 서버를 차단하는 성과를 달성하였습니다.
2. 금융업계 T사
금융업계 T사는 자체 개발 이상행위 탐지 시스템(DFS)과 연계하여
수많은 악성앱들을 지속적으로 DB에 업데이트하고 있으며,
최근 추가 된 악성앱만
약 6,000종이 넘는다고 합니다.
월 평균 550명 이상의 보이스 피싱 피해를 막고 있습니다.
3. 타이어업계 H사
타이어업계 H사는 인공지능과 사물인터넷 기술을 활용한
설비 이상 탐지 예측 시스템, CMS+를 개발하여 3단계 AI 알고리즘을 기반으로
예측 정확도가 3~4배 높은 수준의 데이터 분석이 가능합니다.
4. 제조업계 S사
제조업계 S사는 불량률 검수 및 불량률 최소화에 적합한 ‘스마트팩토리AI솔루션’ 을 선보였습니다. 주단조 분야의 불량을 빠르게 검출하기 위한 다이캐스팅 분야 1위 업체 코다코에 기술검증(PoC)으로 불량률을 기존 15%에서 3%까지 떨어졌고,
제품 생산규모에 따라 수십업~수백억 원을 절감하게 되었습니다.
카드사 사기 거래
게임 어뷰징 유저
SNS 텍스트 및 활동 감시
그 밖에도 카드사 사기 거래 방지, 게임 어뷰징 유저 탐색, SNS 텍스트감시 등
전 산업군에서 폭넓게 활용되는 Anomaly Detection(이상탐지)!
다만, 수많은 문제 상황에 따라 어떤 알고리즘을 선정하는지에 따라 결과가 달라집니다.
그래서 최대한 많은 Anomaly Detection(이상탐지) 사례를 경험해야 합니다.
패스트캠퍼스의 강의는 Anomaly Detection(이상탐지) 모델 구현 사례의 모든 것을 다 담았습니다.
3 STEP으로 끝내는
이상탐지
완·전·정·복
이상탐지를 이해하는 데 있어 필요한 핵심 이론부터 Anomaly Detection(이상탐지) 방법론과 알고리즘 학습,
다양한 산업 도메인 데이터를 통한 실습까지
한 번에 모두 학습합니다.
문제 유형에 맞춘 방법론까지
학습유형, 패턴유형, 데이터유형, 데이터종류에 따라 접근 및 적용해야 하는 다양한 통계적 방법론과
이상탐지의 정확도를 높이기 위한 머신러닝·딥러닝 알고리즘을 학습하고 이해합니다.
산업별 Anomaly Detection(이상탐지) 사례 30개 학습
제조, 금융, 게임 등 다양한 산업에서 실제 이상탐지 문제를 해결하는 방법을 배우고
머신러닝·딥러닝 알고리즘 기법을 활용한 실습을 진행합니다.
강의에서 어떤 Anomaly Detection(이상탐지) 실습을 하는지 살펴볼까요?
실제 현업에서 실무자들이 겪게 되는 이상 탐지 문제를
해결하기 위한 방법론을 빠르게 습득할 수 있습니다.
Anomaly Detection(이상탐지)에 관한 이론부터 실습까지 한 번에 모두 끝낼 수 있는 커리큘럼
복잡하고 지루한 이론 수업이 아닌 실무 분석 시 필요한 핵심 Key Point 전달!
Anomaly Detection(이상탐지)에서 활용되고 있는 지도학습부터 비지도학습 방법론까지 모두 다루는 강의
각 산업군 도메인 별 이상탐지 문제 해결 방법과 다수의 Anomaly Detection(이상탐지)
프로젝트 수행 경험을 통한 강사 노하우 전달
알고리즘 구현 강의 포함, 실전 데이터에 Anomaly Detection(이상탐지) 알고리즘을 적용해보면서 실무 해결 능력 향상
모델링 뿐만 아니라 과제 기획부터 Anomaly Detection(이상탐지)
프로젝트 수행 시
부딪히는 문제를 해결하기까지 전반적인
프로세스 설계 노하우 제공
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내 소중한 시간 더 알차게!
각 방법론·문제사례에 따라 바로
적용 가능한 핸드북(PDF) 제공!
2차 공개일 (22년 11월 21일)에 맞춰 제공됩니다. -
이상탐지의 핵심만 담아 놓은
실무에서 가장 많이 활용하는
Anomaly Detection(이상탐지)
알고리즘 포함 논문 40개 리뷰
3차 공개일 (22년 12월 26일)에 맞춰 제공됩니다.
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상세 커리큘럼.
자세한 커리큘럼 및 내용은 여기서 확인하세요!
수업 내용부터 실습까지 잘 모르는 내용이 있으면 Slack 질의응답 채널에 자유롭게 질문하세요.
현업에서 이상탐지 업무에 종사 중이신 강사님께서 직접 답변해드립니다!
(교육 내용 범주 안에서 질의응답, 2022년 10월 24일 ~ 2024년 10월 24일까지 적용)
수업 실습 환경
강사소개
박지환 강사님
현) 오프라인 유통사, Data Analyst (오프라인 고객 데이터)
전) 우리은행, Data Analyst (금융 고객 데이터)
전) LG전자, Data Analyst (제조·공정 데이터)
전) 농심, 영업·마케팅
[프로젝트 경력]
· 제조) 품질 불량 주요 인자 도출, 센서데이터 활용 이상진단 및 예측 프로젝트
· 금융) 신용카드 신규 가입 고객 예측, 금융상품 가입 고객 예측 프로젝트
· 유통) 신규고객 대상 구매 고객 예측, 외부 데이터 활용 데이터 신규 과제 기획 프로젝트
유현우 강사님
현) Johnson&Johnson Data Scientist (오프라인·유통 고객 데이터)
전) 컨설팅, Data Scientist (제조 데이터)
[프로젝트 경력]
· 유통) 대안데이터 활용 판매량 예측 및 이상진단 프로젝트
· 제조) 센서데이터 활용 베터리 수명 예측 및 이상진단 프로젝트
· 제조) 기상데이터 활용 재생에너지 발전량 예측 프로젝트
커리큘럼
아래의 모든 강의를 초격차 패키지 하나로 모두 들을 수 있습니다.
지금 한 번만 결제하고 모든 강의를 평생 소장하세요!
Step 1. 이상 탐지 핵심이론 빠삭하게 파악하기
Step 2. 이상을 탐지하는 여러 방법론들
Step 3. 다양한 산업 도메인에서의 실전 이상탐지 실습
