قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
الأساليب الإحصائية الكلاسيكية
مناهج تعتمد على الاختبارات الإحصائية وتوزيعات الاحتمالات لتحديد القيم الشاذة.
الكشف بواسطة غابة العزل
خوارزمية مجمعة تستخدم أشجار القرار العشوائية لعزل الشذوذات بفعالية.
المشفرات التلقائية للشذوذ
شبكات عصبية تتعلم إعادة بناء البيانات العادية، حيث تكون للشذوذ أخطاء إعادة بناء عالية.
SVM أحادي الفئة
آلة المتجهات الداعمة التي تتعلم حدودًا حول البيانات العادية لاكتشاف القيم الشاذة.
الكشف في السلاسل الزمنية
تقنيات متخصصة لتحديد الشذوذ في البيانات المتسلسلة والزمنية.
طرق قائمة على الكثافة
خوارزميات مثل DBSCAN و LOF تحدد الشذوذ كنقاط في مناطق ذات كثافة منخفضة.
الكشف المتدفق
خوارزميات الوقت الفعلي التي تعالج تدفقات البيانات المستمرة للكشف عن الشذوذات الديناميكية.
الشذوذات السياقية
اكتشاف الملاحظات الشاذة فقط في سياق معين أو بيئة معينة.
الكشف متعدد المتغيرات
تقنيات تحليل العلاقات بين عدة متغيرات لتحديد الشذوذات متعددة الأبعاد.
طرق التجميع
مناهج تحدد الحالات الشاذة كنقاط لا تنتمي إلى أي مجموعة أو تكون بعيدة عن المراكز.
الشذوذات الجماعية
اكتشاف مجموعات من الملاحظات التي تكون شاذة مجتمعة ولكن ليست شاذة بشكل فردي.
الكشف بالتعلم العميق
استخدام الشبكات العصبية العميقة (GAN، LSTM، Transformers) للكشف المعقد عن الشذوذ.