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| FIELD | Mathematics |
|---|---|
| DATE | December 08 (Tue), 2020 |
| TIME | 16:00-17:00 |
| PLACE | 1503 |
| SPEAKER | Cho, Jin-Hwan |
| HOST | Keum, JongHae |
| INSTITUTE | |
| TITLE | Three outlier detection algorithms ending with Forest |
| ABSTRACT | Outlier detection (또는 anomaly detection)은 희귀하거나(few) 대다수의 데이터와는 다른(different) 성질을 가진 이상치를 찾아내는 기계학습의 한 분야이다. 현재와 같이 딥러닝을 위시한 인공지능의 연구가 활발하지 않았던 때에도 많은 연구가 이루어져 왔으며, 특히 자연과학은 물론 산업현장의 다양한 문제를 해결하는데 사용되고 있다. 이 강연에서는 기계학습의 기본 지식이 없더라도 쉽게 이해할 수 있으며, 게다가 강력한 퍼포먼스를 가진 세 가지 알고리즘, Isolation Forest, Robust Random Cut Forest, 그리고 PIDForest를 소개한다. |
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