mysqldump -uroot -p'daims102938!' --all-databases > mysqldump.sql
ERROR 1102 (42000): Incorrect database name '#mysql50#.gnome2'
@Scheduled 어노테이션으로 10초마다 실행하는 스케쥴은 아래와 같이 쉽게 만들 수 있다.
@Scheduled(fixedDelay = 10000)
public void scheduleTask() {
여기서 10000 값을 환경변수로 적용하려고 하면 fixedDelay는 final long 타입이여야 등록 가능한데, 환경변수로 가져오는 값은 final로 처리 할 수가 없다.
그럴때는 아래처럼 fixedDelayString을 사용하면 된다.
@Scheduled(fixedDelayString = "${myscheduler.period}")
public void scheduleTask() {
일부값 / 전체값 * 100 X
100d * 일부값 / 전체값 O
long part = 1; long total = 3; double ok = 100d * part / total; double no = part / total * 100; System.out.println(ok); System.out.println(no); 33.333333333333336 0.0
이상 탐지는 '정상'이 아닌 데이터를 식별하는 것이다. 여기서 '정상'의 정의는 관찰되는 현상과 속성에 따라 다르다.
이상 탐지는 정상을 정의하고 그 안에 속하지 않는 모든 것을 비정상으로 판별한다.
기본적으로 정상을 정의 하는 방법은 통계적 방법(statistical methods), 분류(classification ) 또는 클러스터링(clustering)을 사용하지만 프로세스 자체는 동일하다.
정상을 정의하고 다른 모든것은 비정상으로 판별하는 것이다.
이러한 방식은 비정상을 감지하는 데, 최적화 되어 있지 않고, 정상을 찾는 데에 최적화되어 있다. 그로 인해 너무 많은 오탐이나 너무 적은 비정상이 감지 될 수 있다.
또 계산의 복잡성으로 인해 저차원 이나 작은 크기의 데이터에 적합하다.
Isolation Forest 알고리즘은 위 두가지 문제를 해결하고 이상현상을 감지하는 데 효율적이고 정확한 방법을 제공한다.
Isolation Forest의 핵심원리는 의사 결정 트리(decision tree)를 생성하여 이상을 '격리'하는 것이다.
격리에 필요한 분할 수가 작은 값은 이상 데이터로 볼 수 있다.
정상 데이터를 분리하기 위해서는 수많은 분할(depth)이 필요한 데 반해, 이상 데이터는 정상 데이터에 비해 훨씬 낮은 분할만을 필요로 한다.
분할은 무작위(random)으로 발생한다. 여기서 분할 수는 이상 점수(anomaly score)을 생성하는 데 사용된다.
이상 점수는 하나의 데이터를 격리하기 위해 사용된 분할 수의 평균이다. 이상 점수, 즉 분할 수의 평균보다 낮은 분할 수를 이상이라고 판별한다.
서브샘플링
정상 데이터가 이상 데이터에 가까울 수록 격리가 어려워 잘못 된 판별을 할 수 있다. 이 때
서브샘플링을 이용하면 알고리즘을 효율을 높일 수 있다.
Isolation Forest 알고리즘은 전체 데이터 세트가 아닌 서브샘플링 된 데이터 세트에서 더 잘 작동한다.
성능 향상
이상 탐지는 depth가 낮은 값을 판별하므로 하나의 데이터를 격리하기 위해 깊게 들어갈 필요가 없다. 그렇기에 일정한 깊이에 제한을 걸어 성능을 향상 시킬 수 있다.
이 값은 log2(nodes_count)을 사용한다. 이는 노드에서 생성할 수 있는 적절한 이진 트리의 평균 높이이다.
Isolation Forest 는 수직, 수평 방향으로만 분할 하기 때문에 잘못된 Scoring 이 발생할 가능성이 있다. 이를 해결하기 위해 Extended isolation forest 알고리즘을 사용한다. 다만 연산량은 더 많다.
참조
https://medium.com/@arpitbhayani/isolation-forest-algorithm-for-anomaly-detection-f88af2d5518d
텐서플로우의 예제를 colab을 사용하지 않고 다운 받아서 돌리려고 할 때 문제 발생.
공식 문서의 예제에는 "!pip install -q tensorflow-gpu==2.0.0-rc1" 명령어로 텐서플로우 버전을 지정해서 다운로드 한다.
이걸 무시하고 최신버전(2.6.0)의 tensorflow를 설치해서 나는 오류.
predict_classes 는 2021-01-01 이후에 제거됨.
https://androidkt.com/get-class-labels-from-predict-method-in-keras
컴퓨터에 그래픽 카드가 없어서 발생하는 에러. 혹은 그래픽 드라이버가 설치 되지 않았다.
tensorflow가 아닌 tensorflow-cpu를 설치한다.