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      "content": "## Fashion-MNIST\n\nFashion-MNIST는 Zalando의 기사 이미지로 구성된 데이터 세트로, 60,000개의 예제로 구성된 훈련 데이터 세트와 10,000개의 예제로 구성된 테스트 세트로 구성됩니다. 각 이미지는 10개 클래스의 레이블과 연결된 28x28 사이즈의 greyscale이미지입니다.\n\n\n**Class table**\n| Label | Description |\n| --- | --- |\n| 0| T-shirt/top |\n| 1 | Trouser |\n| 2| Pullover |\n| 3| Dress |\n| 4| Coat |\n| 5| Sandal |\n| 6| Shirt |\n| 7| Sneaker |\n| 8| Bag |\n| 9| Ankle boot |\n\n10개의 레이블이 존재하기 때문에 2번 레이블을 정상 샘플로 활용해야 합니다. 네트워크를 훈련할 때 반드시 2번 레이블의 train 데이터셋만 활용해야 합니다. \n\n데이터는 수동으로 받을 수 있습니다.\npython 경험이 없다면, tutorial에 첨부되어 있는 다운로드 코드를 활용하는 것을 추천 드립니다.\n\n\n\n**데이터에 대한 자세한 정보는 링크를 참고해주세요** [https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist](https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist)\n\n![](https://www.googleapis.com/download/storage/v1/b/kaggle-user-content/o/inbox%2F10078454%2Fcefb4d44655fa840496138aa1ffb13ac%2Ffashion-mnist-sprite.png?generation=1709799963874686&alt=media)\n",
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      "content": "- 이상탐지는 입력된 샘플을 정상, 비정상 샘플로 구별하는 문제로 의료 및 제조 산업 현장 등에서 사용되고 있습니다. 이번 프로젝트의 목표는 Fashion MNIST(https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist) 데이터로 이상탐지를 수행하여 높은 정확도를 달성하는 것 입니다. 정확도 비교는 kaggle에서 진행되며, leaderboard에서 순위 및 정확도를 실시간으로 확인할 수 있습니다.\n\n- 본 프로젝트는 4인 팀으로 수행하는 팀 프로젝트 입니다. 명단은 i-campus에서 확인할 수 있습니다.",
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