머신러닝의 한계?

십억 단위의 숫자에서 사람은 알아차리기 어려운 몇 만 단위의 크기 차이를 기계는 알아차릴 수 있을까?

원격 접속에 성공한 root 사용자 조건으로 숫자 변화를 추적하는 single metric job을 만들어봤다.

결과는 기계도 실패(..)

이상징후같은 건 없다 휴먼

Outlier detection은 어떨까?

Anomaly detection과는 달리 5월 14~16일의 변화를 정확하게 잡아낸다. 하지만 6월 12일의 변화는 알아차리지 못함. 

5월 14~16일의 outlier 점수.

6월 12일의 outlier 점수.

패턴 차원에서 '56.1'과 '56.100'의 차이는 크지만 숫자 차원에서의 차이는 미미하구나. 그래도 outlier가 anomaly 탐지보다는 숫자 변화 감지에 좀 더 효과적인 듯.

그런데 느낌이 좀 묘하다. 뭐랄까? 머신러닝 하는 짓이 사람과 별 차이가 없어 보인다고나 할까? 계산은 빠르겠지만 숫자를 인식하는 감각은 사람과 비슷해보인다. 사람이 만들었으니 당연한 건가?

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