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[논문읽기] Unsupervised Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks to Guide Marker Discovery
OVERVIEW 의료, 기계 등의 분야에서 Anomaly detection (비정상 데이터 탐지)는 매우 중요하다. 현재 몇 회사들은 인공 지능을 활용해 기계의 결함을 분석한다든지, 의료 데이터를 활용해 환자의 질병을 도출하는 기술들을 개발 중이다. 하지만 위와 같은 데이터들은 몇 가지 문제점들이 있다. (1) 정상 데이터에 비해 비정상 데이터의 양은 현저히 낮다. (2) 모든 이미지 데이터를 라벨링 하기에는 큰 인력이 필요하다. (3) 이미지 전체의 특징 활용도가 낮다. 이외에도 몇 가지 문제점들이 존재하는데, 이 문제점들을 해결하고자 이 논문이 등장하게 되었고, 저자는 이 논문의 제목처럼 unsupervied learning (비 지도 학습)과 GAN을 사용하였다. 간략히 설명하자면 여기서 Unsup..
[Paper]Unsupervised Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks to Guide Marker Discovery
OVERVIEW 의료, 기계 등의 분야에서 Anomaly detection (비정상 데이터 탐지)는 매우 중요하다. 현재 몇 회사들은 인공 지능을 활용해 기계의 결함을 분석한다든지, 의료 데이터를 활용해 환자의 질병을 도출하는 기술들을 개발 중이다. 하지만 위와 같은 데이터들은 몇 가지 문제점들이 있다. (1) 정상 데이터에 비해 비정상 데이터의 양은 현저히 낮다. (2) 모든 이미지 데이터를 라벨링 하기에는 큰 인력이 필요하다. (3) 이미지 전체의 특징 활용도가 낮다. 이외에도 몇 가지 문제점들이 존재하는데, 이 문제점들을 해결하고자 이 논문이 등장하게 되었고, 저자는 이 논문의 제목처럼 unsupervied learning (비 지도 학습)과 GAN을 사용하였다. 간략히 설명하자면 여기서 Unsup..