학습 데이터 오염
Training data contamination
학습 데이터 오염은 으로 삼을 자료에 원하지 않는 이상이나 오류가 섞인 상태다.
정상 기준은 관측을 비교하기 위해 대상·조건·기간을 명시한 참조 상태다.
용어 상세 ↗설명
오염된 패턴이 정상 특징으로 학습되면 이후 같은 이상을 덜 낯설게 볼 수 있다.
예시
센서 고착 구간을 정상 예시로 대량 포함하면 일정값이 익숙한 패턴이 될 수 있다.
구분
의심 구간의 제외 근거와 원자료를 함께 남긴다.