Обнаружение аномалий помогает эффективно обрабатывать данные.

В сегодняшнем блоге мы будем обсуждать обнаружение аномалий. Обнаружение аномалий полезно при анализе данных, чтобы обнаружить или идентифицировать любые элементы, события, которые отличаются от большинства данных. По сути, они также известны как детекторы выбросов, поскольку они помогают обнаруживать такие проблемы, как банковское мошенничество, структурные проблемы, медицинские проблемы или любые ошибки в тексте и т. д. Обнаружение аномалий приобрело большую популярность и внимание благодаря множество различных новых технологий, таких как искусственный интеллект и машинное обучение. Эти технологии генерируют большой объем данных из-за различных передовых приложений. И здесь в действие вступает обнаружение аномалий, проверяя эти данные и обнаруживая любые подозрительные события, поскольку это может помочь уменьшить функциональные угрозы и предотвратить неизвестные проблемы, которые могут привести к простою приложения. Из-за чего многие ИИ-стартапы используют свои продукты вместе с ним.

Типы обнаружения аномалий

Здесь в зависимости от характера или типа данных используется метод обнаружения аномалий типа. Их можно разделить на три типа,

  • Точечная аномалия. Этот тип метода обнаружения используется, когда аномалии противоречат ожидаемому образцу.
  • Коллективная аномалия. В этом типе обнаружения ряд действий оценивается коллективно, чтобы обнаружить аномальное поведение.
  • Контекстная аномалия: здесь, если наблюдение является аномалией из-за контекста наблюдения.

Методы машинного обучения для обнаружения аномалий

Методы обнаружения аномалий машинного обучения можно разделить на три категории, в зависимости от различной доступности наборов данных, которые используются при создании базовой линии.

Контролируемое обнаружение аномалий. Используется для обнаружения аномалий путем создания набора правил для групп, которые помогают прогнозировать будущие данные. Наиболее распространенными методами являются,

Контролируемая нейронная сеть

Машина опорных векторов

K-ближайший сосед

Дерево решений

Байесовские сети

Обнаружение неконтролируемой аномалии. Здесь обнаружение осуществляется с помощью немаркированных данных. Который не требует обучения или тестирования.

К-средние

Автокодировщики

GMM

АСП

На основе проверки гипотез

Заключение

Отсюда можно сделать вывод, что одна из причин популярности обнаружения аномалий в последние годы среди исследователей связана с передовыми технологиями и высокоэффективными разнообразными приложениями.