Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Обучение одного класса
Техника обучения, в которой модель обучается только на нормальных данных, чтобы изучить их распределение и определять отклонения как аномалии.
Ошибка реконструкции автокодировщика
Мера, количественно оценивающая разницу между исходными данными и их реконструкцией автокодировщиком, где высокая ошибка указывает на потенциальную аномалию.
Описание данных с опорными векторами
Вариант SVM, который ищет минимальную гиперсферу, охватывающую нормальные данные, при этом точки вне считаются аномалиями.
Аномалия на основе смеси гауссовых моделей
Вероятностная модель, представляющая данные как смесь гауссиан, где низкие вероятности под моделью указывают на аномалии.
Псевдо-разметка
Полу-контролируемая техника, где модель генерирует метки для не размеченных данных с высокой уверенностью, используя их затем для обучения.
Самообучение
Итеративный подход, где модель обучается на своих самых надежных предсказаниях для постепенного расширения размеченного обучающего набора.
Совместное обучение
Полу-контролируемый метод, использующий два классификатора на разных представлениях данных, обучающихся взаимно на своих самых уверенных предсказаниях.
Обнаружение аномалий на основе графов
Подход, использующий структуры графов для моделирования отношений между точками, где аномалии идентифицируются по их необычным связям.
Аномалия вариационного автокодировщика
Использование VAE для моделирования распределения нормальных данных, аномалии обнаруживаются по их низкой вероятности в соответствии с изученной моделью.
Регуляризация согласованности
Полу-контролируемая техника, заставляющая модель выдавать согласованные прогнозы для различных дополнений или возмущений одних и тех же данных.
Обнаружение аномалий методом среднего сдвига
Непараметрический алгоритм кластеризации, идентифицирующий моды плотности, при этом точки в зонах низкой плотности классифицируются как аномалии.