Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Проклятие размерности
Феномен, при котором данные становятся разреженными и трудными для анализа, когда количество размерностей увеличивается экспоненциально, что делает традиционные методы обнаружения аномалий неэффективными.
Вариационные автоэнкодеры
Глубокие нейронные сети, которые изучают сжатое представление нормальных данных, где аномалии демонстрируют высокие ошибки реконструкции из-за их низкой вероятности в латентном пространстве.
Устойчивый метод главных компонент
Вариант анализа главных компонент, устойчивый к выбросам, использующий устойчивые оценки для выявления аномалий без их влияния на разложение по размерностям.
Кластеризация в подпространствах
Подход, обнаруживающий аномалии в различных подпространствах размерностей, где точка может быть нормальной в одних измерениях, но аномальной в других комбинациях.
Deep SVDD
Расширение метода опорных векторов для описания данных (Support Vector Data Description), использующее глубокие нейронные сети для обучения компактной охватывающей сфере нормальных данных в нелинейном пространстве признаков.
Поиск проекций
Метод, направленный на нахождение проекций данных, которые выявляют интересные структуры или аномалии, особенно полезный для обнаружения неочевидных паттернов в пространствах высокой размерности.
Случайное проецирование
Техника уменьшения размерности, приблизительно сохраняющая расстояния между точками, используемая для ускорения обнаружения аномалий при сохранении геометрических свойств.
DAGMM
Глубокая автоэнкодерная гауссова смесь (Deep Autoencoding Gaussian Mixture Model), объединяющая автоэнкодеры и модели гауссовых смесей для захвата сложных распределений и обнаружения аномалий в пространствах очень высокой размерности.