Нет однозначного ответа на вопрос, какие методы машинного обучения наиболее эффективны для обнаружения аномалий, так как выбор конкретного алгоритма зависит от множества факторов, включая специфику задачи, характер данных, доступные вычислительные ресурсы и объём выборки. 1

Некоторые методы, которые используются для обнаружения аномалий:

• Методы обучения с учителем, такие как логистическая регрессия, деревья решений и машины опорных векторов (SVM). 1 Эти алгоритмы особенно эффективны при наличии исторических данных о типичных ошибках. 1
• Обучение без учителя. 1 Подходит в сценариях, где размеченные данные недоступны или дорогостоящи в получении. 1 Алгоритмы кластеризации, такие как K-means и DBSCAN, способны выявлять группы похожих объектов, что позволяет идентифицировать выбросы и аномалии. 1
• Методы снижения размерности, включая анализ главных компонент (PCA) и t-SNE. 1 Их используют для визуализации многомерных данных и обнаружения нетипичных паттернов. 1
• Ансамблевые методы, объединяющие множество базовых моделей. 1 Random Forest, сочетающий множество деревьев решений, способен обрабатывать сложные взаимодействия между признаками и устойчив к переобучению. 1
• Глубокое обучение, особенно при работе с неструктурированными данными. 1 Автоэнкодеры, являясь нейронными сетями, обучаемыми реконструировать входные данные, эффективны в выявлении аномалий путём сравнения входа с реконструированным выходом. 1
• Рекуррентные нейронные сети (RNN) и их варианты, такие как LSTM и GRU, находят применение в обнаружении аномалий во временных рядах и последовательностных данных. 1

Также для обнаружения аномалий используют метрические методы, например, k ближайших соседей, k-го ближайшего соседа, ABOD (angle-based outlier detection) или LOF (local outlier factor). 2

Для достижения лучших результатов часто применяют гибридные модели, сочетающие преимущества различных подходов. 1