학습 트랙 (Learning Track)

한국어 본문 + 영어 용어 병기. 각 챕터에 이론 문서와 대응 노트북(notebooks/)이 있습니다.

챕터	주제
ch01	TSAD 문제 정의: 이상 유형(point/contextual/collective), contamination
ch02	Gen1 통계: 관리도, T²/SPE 유도, STL
ch03	Gen2 고전 ML: IForest, Matrix Profile/discord
ch04	Gen3 DL: 재구성 vs 예측, VAE, over-generalization
ch05	Gen4: 그래프(GDN)와 어텐션(association discrepancy)
ch06	Gen5: SSM/Mamba, 파운데이션 모델과 zero-shot
ch07	평가 방법론(가장 중요): PA 부풀림, VUS/affiliation
ch08	임계값과 결정: EVT(SPOT/DSPOT), conformal
ch09	산업 적용 가이드: 반도체 FDC/ATE 관점, BYOD
ch10	벤치마크 읽는 법 + 참고문헌 전체 목록

추천 경로: 실무자는 ch01 → ch07 → ch08 → ch09부터. 연구자는 순서대로.