Для поиска ошибок в больших массивах данных используют разные способы, среди них:

• Статистические методы. 3 Применяются, когда данные имеют нормальное распределение. 3 Один из популярных методов — Z-Score, который вычисляет, насколько сильно точка данных отклоняется от среднего значения в терминах стандартного отклонения. 3
• Методы машинного обучения. 1 Алгоритмы способны выявлять сложные, неявные паттерны в больших объёмах данных. 1 Некоторые методы: логистическая регрессия, деревья решений, машины опорных векторов (SVM). 1
• Алгоритмы кластеризации. 1 Например, K-means и DBSCAN. 1 Они выявляют группы похожих объектов, что позволяет идентифицировать выбросы и аномалии. 1
• Методы снижения размерности. 1 Включают анализ главных компонент (PCA) и t-SNE. 1 Используются для визуализации многомерных данных и обнаружения нетипичных паттернов. 1
• Ансамблевые методы. 1 Объединяют множество базовых моделей и демонстрируют высокую эффективность в задачах обнаружения ошибок. 1
• Глубокое обучение. 1 Применяется, особенно при работе с неструктурированными данными. 1 Автоэнкодеры, нейронные сети, обучаемые реконструировать входные данные, эффективны в выявлении аномалий путём сравнения входа с реконструированным выходом. 1

Выбор конкретного алгоритма или комбинации методов зависит от специфики задачи, характера ошибок и структуры данных. 1