# 이상치 탐지 with Python

| <img src="https://3055094660-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYzxz4QeW9UTrhrpWwKiQ%2Fuploads%2FHZCegrg4eOvGHnMuaZnV%2FAI%20Master-%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%89%E1%85%A1%E1%86%BC%E1%84%8E%E1%85%B5%E1%84%90%E1%85%A1%E1%86%B7%E1%84%8C%E1%85%B5%20with%20Phthon.png?alt=media&#x26;token=ba1132c9-e4a4-4963-951f-05f255403fb3" alt="" data-size="original"> | <p><br></p><h3>이상치 탐지 with Python</h3><p>데이터 분석 전문가를 위한 Python으로 시작하는 이상치 탐지 (Anomaly Detection) 실전 가이드<br></p> |
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### 책 소개

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이 책은 데이터 분석 및 인공지능 분야에서 실질적인 문제를 해결하고자 하는 전문가와 학습자를 대상으로 합니다. 특히, 데이터를 다루는 과정에서 이상치를 효과적으로 탐지하고 처리해야 하는 데이터 분석 전문가들에게 적합합니다. 실무에서 Python을 사용해 데이터를 분석하거나 모델링하는 사람이라면, 이 책이 제공하는 이론과 실제 구현 방법을 통해 문제 해결 능력을 더욱 강화할 수 있습니다. 데이터 과학에 입문한 학습자나 중급 수준의 독자에게도 유용한 내용을 담고 있습니다. 기본적인 Python 사용 경험을 바탕으로, 이상치 탐지라는 고급 주제를 체계적으로 이해하고 이를 실전에서 활용할 수 있는 능력을 키우고자 하는 사람들에게 적합합니다. 특히, 이론적인 배경뿐만 아니라 Python 코드를 통해 직접 구현할 수 있도록 안내하므로, 학습 과정에서 실질적인 도움을 줄 수 있습니다.&#x20;

AI와 머신러닝 분야의 연구자와 개발자 또한 이 책을 통해 데이터 전처리 과정에서 발생하는 이상치 문제를 효율적으로 다루는 방법을 배울 수 있습니다. 이상치 탐지가 데이터 품질과 머신러닝 모델 성능에 미치는 영향을 이해하고, 이를 개선하기 위한 다양한 기술을 적용할 수 있도록 돕습니다.

데이터 엔지니어로서 데이터 파이프라인 구축 및 관리 업무를 수행하는 사람들에게도 이 책은 실질적인 가이드 역할을 할 수 있습니다. 이상치 탐지 기술은 데이터의 신뢰성을 높이고, 분석 및 의사결정 과정의 정확성을 보장하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이를 Python으로 구현하는 실전 사례는 실무에서 바로 응용할 수 있는 지침이 될 것입니다. 따라서 이 책은 데이터 분석, 데이터 과학, 머신러닝, 데이터 엔지니어링 등 데이터 중심의 다양한 분야에서 활동하는 전문가와 학습자들에게 폭넓게 활용될 수 있습니다. Python을 통해 실무적이고 효과적인 이상치 탐지 기법을 배우고자 하는 모든 이에게 유용한 안내서가 될 것입니다.



### 목 차

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저자 소개&#x20;

Table of Contents

들어가기 전에&#x20;

1장. 이상치 탐지 개요&#x20;

2장. 이상치 탐지 기초&#x20;

3장. 다변량 변수의 이상치 탐지&#x20;

4장. Fraud Detection 사기 탐지&#x20;

5장. 딥러닝 지도학습 이상치 분류&#x20;

6장. 딥러닝 Autoencoder로 시계열 이상치 탐지&#x20;

7장. PyOD 라이브러리 이상치 탐지 활용



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#### Github 코드

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[https://github.com/no-wave/book-ai-master-anomaly-detection](https://github.com/no-wave/book-ai-master-anomaly-detection)

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