Какие подходы существуют для анализа и визуализации аномальных данных в крупных информационных системах?

Некоторые подходы для анализа и визуализации аномальных данных в крупных информационных системах:

• Статистические методы. sky.pro Оценивают статистические характеристики данных, такие как среднее значение, стандартное отклонение и квартили. sky.pro Значения, которые сильно отклоняются от этих характеристик, могут быть классифицированы как аномалии. sky.pro
• Машинное обучение. sky.pro Использует алгоритмы машинного обучения для обучения модели на нормальных данных и затем применяет эту модель для определения аномалий. sky.pro Примеры таких алгоритмов включают кластерный анализ, классификацию и нейронные сети. sky.pro
• Визуализация. sky.pro Представляет данные в графическом виде, чтобы обнаружить аномалии визуально. sky.pro Примеры визуализаций включают графики, ящики с усами и тепловые карты. sky.pro
• Генеративно-состязательные сети (GAN). elar.urfu.ru Основаны на идее обучения двух сетей: генератора, который создаёт данные, и дискриминатора, который определяет, являются ли данные реальными или сгенерированными. elar.urfu.ru
• Рекуррентные нейронные сети (RNN) и LSTM (Long Short-Term Memory). elar.urfu.ru Применимы для анализа временных рядов, где аномалии могут проявляться в виде необычных временных паттернов, которые отличаются от нормы. elar.urfu.ru
• Интеграция нескольких методов (ансамбли). elar.urfu.ru Комбинирование различных подходов может увеличить точность и устойчивость системы обнаружения аномалий. elar.urfu.ru

Выбор подходящего подхода зависит от характеристик данных и потребностей бизнеса. www.geeksforgeeks.org