[問題] 非監督式學習 瑕疵檢測

看板DataScience作者 (【積π】)時間2年前 (2022/10/31 19:42), 編輯推噓2(204)
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https://youtu.be/6V7tK0ns49o
以這篇為例 這類產品都主打少樣本非監督式學習 樣本數只需要好也不需要太多 設定個Threshold 就可以有效地分辨good & bad 想請問版上的前輩 可能是用什麼演算法或是方式 可以達到這樣的效果 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 118.161.213.242 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1667216571.A.2D0.html

10/31 21:16, 2年前 , 1F

10/31 21:18, 2年前 , 2F
常見先用encoder抽取特徵 建立資料庫 用比對做test
10/31 21:18, 2F

11/04 23:21, 2年前 , 3F
李弘毅老師有一個autoencoder的影片可以參考
11/04 23:21, 3F

11/05 08:49, , 4F
one-class learning 的方法,最經典應該是one-class SVM
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11/05 08:51, , 5F
autoencder 也可以。ICML2018 有一篇 Deep SVDD 也可以
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11/05 08:52, , 6F
文章代碼(AID): #1ZNxIxBG (DataScience)
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