시계열 데이터 이상감지

📊 Mastering Anomaly Detection in Time Series Data

1. 이상치(Anomaly)의 정의와 중요성

• 이상치란: 정상 패턴에서 벗어난 예외적인 데이터 포인트
• 활용 예: 금융 사기, 장비 고장, 헬스케어 모니터링 등

2. 데이터 전처리 및 준비

• 결측치 처리: 선형 보간, 평균 대체 등
• 시간 정렬: 일정한 시간 간격으로 리샘플링
• 특징 공학: 이동 평균, 푸리에 변환, 지연 변수 등

3. 이상 탐지 기법

• 통계적 방법: Z-점수, 시계열 분해
• 머신러닝: Isolation Forest, One-Class SVM, Autoencoder
• 딥러닝: LSTM, GAN 기반 모델 (MAD-GAN, TadGAN 등)

4. 모델 해석과 미래 전망

• 해석 가능성 중요: 결과 설명력 확보
• 전망: 딥러닝과 전이 학습을 통한 고도화된 탐지 가능

원문 링크: Medium - Mastering Anomaly Detection in Time Series