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개요BYOL은 라벨 없이도 강력한 시각 표현을 학습할 수 있도록 설계된 자가 지도 학습(Self-Supervised Learning) 프레임워크입니다. 기존 대조 학습(Contrastive Learning)과는 달리, negative sample 없이도 representation을 학습할 수 있다는 점에서 새로운 패러다임을 제시합니다. 본 글에서는 BYOL의 구조, 핵심 기술 요소, 기존 기법과의 차이, 장점 및 활용 사례를 심층 분석합니다.1. 개념 및 정의BYOL(Bootstrap Your Own Latent)은 이미지의 두 augmented view 간의 표현을 예측하도록 학습하면서, negative pair 없이도 유의미한 표현을 획득하는 자가 지도 학습 방법입니다.목적: 라벨 없이 견고하고 일반..

개요행동기반 이상징후 탐지 알고리즘(Behavioral Anomaly Detection)은 시스템 사용자 또는 엔티티의 정상적인 행위를 모델링하고, 이에 반하는 비정상적인 행동을 실시간으로 탐지하는 기술입니다. 정해진 룰이 아닌 머신러닝 기반의 통계적 이상감지를 통해 내부자 위협, 계정 탈취, 악성 행위 등 탐지가 어려운 공격 유형에 대응할 수 있습니다. 사이버 보안, 금융 사기 탐지, 산업 설비 이상 모니터링 등 다양한 분야에 적용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의특정 주체(사용자, 기기, 프로세스 등)의 정상적인 행동 패턴을 학습한 후, 이와 다른 이상 행동을 탐지하는 알고리즘입니다.목적사전에 정의된 규칙만으로 탐지할 수 없는 지능형 위협을 식별하기 위함입니다.필요성새로운 형태의 위협은 룰 ..

개요MoCo(Momentum Contrast)와 SimCLR(Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations)는 이미지 데이터를 레이블 없이도 학습할 수 있게 해주는 대표적인 자기지도 학습(self-supervised learning) 프레임워크입니다. 두 모델은 모두 대규모 데이터에 대한 강력한 시각 표현(Visual Representation)을 사전 학습(pretraining) 하여, 소수의 라벨만으로도 강력한 다운스트림 성능을 보여줍니다. 특히 레이블이 부족한 환경이나 전이 학습이 필요한 경우 핵심 기술로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의MoCo와 SimCLR은 모두 Contrastive Learning(대조 학습) 기반..

개요머신러닝(Machine Learning)은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측하는 기술이며, 학습 방식에 따라 **지도학습(Supervised Learning)**과 **비지도학습(Unsupervised Learning)**으로 나뉜다. 두 가지 학습 방식은 데이터 처리 방식과 활용 목적에서 차이를 보이며, 각기 다른 장점과 한계를 가진다. 본 글에서는 지도학습과 비지도학습의 개념, 차이점, 주요 알고리즘, 그리고 활용 사례를 살펴본다.1. 지도학습(Supervised Learning)이란?지도학습은 정답(Label)이 있는 데이터를 사용하여 모델을 학습하는 방식이다. 입력 데이터(Input)와 그에 대응하는 정답(Output, Label)이 주어지며, 모델은 주어진 데이터를 학습한 후 새로운 입..