Как работает машинное обучение для распознавания аномальных данных?

Машинное обучение для распознавания аномальных данных работает на основе анализа больших объёмов информации для определения отклонений от нормального поведения. blog.astralot.ru

Существуют разные подходы к выявлению аномалий. ru.macgence.com www.seldon.io Некоторые из них:

• Обнаружение выбросов. blog.astralot.ru Этот метод сосредоточен на выявлении значительных отклонений в данных. blog.astralot.ru Например, если датчик температуры на заводе внезапно показывает необычно высокое значение, это может быть сигналом о неисправности. blog.astralot.ru
• Обнаружение новизны. blog.astralot.ru Этот подход используется, когда система сталкивается с новыми данными, отклоняющимися от обучающей выборки. blog.astralot.ru Это актуально в ситуациях, когда появляются новые типы аномалий, которые раньше не встречались. blog.astralot.ru
• Статистические тесты. blog.astralot.ru Они позволяют выявлять аномалии в каждом отдельном признаке, анализируя, насколько ценность отличается от среднего. blog.astralot.ru

Для распознавания аномалий также используются контролируемое и неконтролируемое обучение: ru.macgence.com www.ibm.com

• Контролируемое обучение. ru.macgence.com www.ibm.com Для различения аномалий и неаномалий требуются маркированные наборы данных. ru.macgence.com Этот тип машинного обучения полезен при обнаружении известных аномалий, но не способен выявлять неизвестные аномалии или предсказывать будущие проблемы. www.ibm.com
• Обучение без учителя. ru.macgence.com www.ibm.com Для этого подхода не нужны маркированные данные, он может работать с более сложными наборами данных. www.ibm.com Такие методы помогают обнаруживать неизвестные аномалии и снижают трудоёмкость ручного анализа больших объёмов информации. www.ibm.com

Системы на основе машинного обучения для распознавания аномалий применяются в разных сферах, включая финансы, безопасность, промышленность и здравоохранение. blog.astralot.ru