Публикации по теме 'anomaly-detection'
Почему бы не использовать CNN для извлечения признаков?
Как найти неожиданные закономерности в ваших данных
В неожиданном есть красота.
Как раз тогда, когда вы думаете, что все поняли, появляется что-то новое и ставит вас в тупик. То же самое можно сказать и об анализе данных. Когда вы просматриваете свой набор данных, пытаясь найти закономерности и тенденции, иногда вы сталкиваетесь с чем-то, что не совсем понятно. Вот здесь и начинается обнаружение аномалий.
Обнаружение аномалий — это процесс выявления необычных шаблонов в ваших..
Важность обнаружения выбросов в машинном обучении: методы и реализация в Python
Обнаружение выбросов является жизненно важным аспектом науки о данных и играет решающую роль в машинном обучении. Он включает в себя идентификацию точек данных, которые значительно отличаются от остальных данных в наборе данных. Обнаружение выбросов важно во многих областях, включая финансы, здравоохранение и производство, поскольку помогает выявить необычное поведение или события, которые могут привести к значительным потерям или сбоям. В этом блоге мы рассмотрим различные методы..
Раннее обнаружение аномалий в прогнозировании с помощью Spotcast
Spotcast: обнаружение аномалий с помощью автоматического прогнозирования
Собственный инструмент LatentView Analytics под названием Spotcast помогает в сквозном автоматическом прогнозировании, чтобы понять бизнес-тенденции и выявить аномалии на основе заданных данных временного ряда. Он предупреждает пользователя об отклонении от ожидаемой тенденции, сравнивая фактическую и прогнозируемую на недавнюю дату.
Давайте посмотрим, как работает Spotcast.
Преимущества..
Искусственный интеллект: может ли он помочь в кризисе COVID-19? Часть 2
Искусственный интеллект: может ли он помочь в кризисе COVID-19?
Часть 2
Эта статья является второй из серии из трех частей, в которых делается попытка оценить возможности искусственного интеллекта с учетом текущей пандемии коронавируса.
В первой статье той же серии мы обсуждали, как ИИ может помочь сообществу в целом, отслеживая и моделируя воздействие нового коронавируса. В этой статье мы обсудим, как компании могут адаптироваться к новой неопределенной бизнес-среде, с..
Углубленное исследование изолированного леса: раскрытие возможностей обнаружения аномалий
Обнаружение аномалий
Углубленное исследование изолированного леса: раскрытие возможностей обнаружения аномалий
Раскрытие интуиции и математики изолированных лесов
В современном взаимосвязанном мире обнаружение аномалий имеет первостепенное значение в различных областях, таких как кибербезопасность, финансы и здравоохранение. Традиционные методы обнаружения выбросов часто борются с многомерными данными и страдают проблемами масштабируемости. Однако алгоритм изолированного леса ,..
Обнаружение аномалий изображения / Обнаружение новинок с использованием сверточных автокодировщиков в Keras &…
Во многих системах компьютерного зрения цель состоит в том, чтобы обнаружить, когда произошло что-то необычное: аномалия. Часто мы не знаем заранее, как будет выглядеть аномальное изображение, и может быть невозможно получить данные изображения, которые могут представить все аномалии, которые мы хотим обнаружить. Отсутствие подходящих данных исключает обычную классификацию изображений как средство решения проблемы. В этой статье я объясняю, как автокодеры в сочетании с оценкой плотности..
Кластеризация против классификации против одного класса для обнаружения аномалий
Контекст — это гораздо больше, чем дополнительные функции
Обнаружение аномалий — это стратегия, используемая для решения проблем, когда вероятность возникновения хорошего случая выше, чем вероятность возникновения плохого случая. Другими словами, мы можем думать о системе обнаружения аномалий как о проблеме классификации с двумя классами, где один из классов часто наблюдается, а другой класс неизвестен или встречается редко.
В очень конкретном случае система, основанная на правилах,..
