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►►不到 50 行程式 讓 AI 幫你偵測異常資料◄◄
只看正常資料要怎麼分辨出資料是不是異常呢？這篇文就來講解使用簡單的 CNN feature extractor 加上 cluster 來達成瑕疵檢測的例子☝️
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🤜🏻清華大學數學研究所畢業，為了探索數學在其他領域的應用而投入 AI ，希望能將自己所學用在 AI 上。對資料科學、機器學習、深度學習充滿熱情與興趣。
🤜🏻T-Brain戰士：在趨勢科技T-Brain「信用卡盜刷偵測」競賽中取得佳績。
🤜🏻人工智慧meet up南部小聚4.5星熱門講者
實作經驗有 CNN 應用專案「人物手勢辨識」，在 AIA 負責過的專案包括：電腦視覺應用的「AOI 瑕疵檢測」、「防災預警系統」以及資料科學領域應用「光阻品質預測」等。
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假設你需要在幾萬筆的資料中，檢測出幾百筆的資料，例如：瑕疵檢測、癌症預測…等應用時，CNN classifier 便不再適用。因為，模型常會把所有資料都預測為資料量多的類別，以達到高準確率，根本無法檢測出希望被檢測出的資料。這時候，「異常檢測 (anomaly detection)」就是一種可以用來代替分類的方法。
異常檢測的概念，其實就是只把資料多的那個類別的資料，作爲正常資料來訓練模型，在預測時就可以判斷資料是否正常。你也許會疑惑，只看正常資料要怎麼分辨出資料是不是異常呢？這篇文章就是要跟大家分享，如何使用簡單的 CNN feature extractor 加上 clustering 來達成瑕疵檢測的例子 >> 看完整文章 http://bit.ly/2WQ2FOe
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