Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Классические статистические методы
Подходы, основанные на статистических тестах и распределениях вероятностей для выявления выбросов.
Обнаружение с помощью Isolation Forest
Ансамблевый алгоритм, использующий случайные деревья решений для эффективной изоляции аномалий
Автоэнкодеры для обнаружения аномалий
Нейронные сети, обучающиеся реконструировать нормальные данные, при этом аномалии имеют высокие ошибки реконструкции.
Одноклассовый SVM
Машина опорных векторов, обучающая границу вокруг нормальных данных для обнаружения выбросов.
Обнаружение во временных рядах
Специализированные методики для выявления аномалий в последовательных и временных данных.
Методы, основанные на плотности
Алгоритмы, такие как DBSCAN и LOF, выявляют аномалии как точки в областях с низкой плотностью.
Стриминговое обнаружение
Алгоритмы в реальном времени, обрабатывающие непрерывные потоки данных для обнаружения динамических аномалий.
Контекстуальные аномалии
Обнаружение аномальных наблюдений только в определенном контексте или среде.
Многомерное обнаружение
Техники, анализирующие отношения между несколькими переменными для выявления многомерных аномалий.
Методы кластеризации
Подходы, идентифицирующие аномалии как точки, не принадлежащие ни одному кластеру или находящиеся далеко от центроидов.
Коллективные аномалии
Обнаружение групп наблюдений, которые являются аномальными вместе, но не по отдельности.
Обнаружение с помощью глубокого обучения
Использование глубоких нейронных сетей (GAN, LSTM, Трансформеры) для сложного обнаружения аномалий