Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Пространственная кластеризация на основе плотности (DBSCAN) в потоке данных
Применение алгоритма DBSCAN на временных окнах потока данных для определения кластеров и изолированных точек, рассматриваемых как аномалии.
Временной автоэнкодер
Нейронная сеть автоэнкодер, разработанная для последовательных данных, учится реконструировать нормальные паттерны потока и сигнализировать о высоких ошибках реконструкции как об аномалиях.
Профиль данных (Data Sketching)
Техника суммирования данных, которая сжимает непрерывный поток в компактную структуру данных для быстрого анализа и приблизительного обнаружения аномалий.
Обнаружение по динамическому порогу
Метод, при котором порог обнаружения аномалий автоматически настраивается в зависимости от недавних статистик потока, адаптируясь к изменениям нормы.
Поток данных (Data Stream)
Упорядоченная и потенциально бесконечная последовательность событий данных, поступающих непрерывно, которая должна обрабатываться с ограниченными ресурсами памяти и времени.
Алгоритм Хольта-Уинтерса
Метод тройного экспоненциального сглаживания, используемый для моделирования и прогнозирования временных рядов с трендом и сезонностью, значительные отклонения от прогнозов сигнализируют об аномалиях.
Обнаружение аномалий онлайн-обучением (Online Learning)
Парадигма, при которой модель обнаружения последовательно обновляется после каждого нового наблюдения потока, позволяя непрерывную адаптацию к новым нормам.
Скользящее окно без наложения (Tumbling Window)
Разделенное временное окно, которое захватывает фиксированные и непересекающиеся сегменты данных потока, часто используемое для пакетной обработки в реальном времени.
Обнаружение на основе графов потоков
Подход, моделирующий сущности и их взаимодействия в потоке в виде динамического графа, где аномалиями являются узлы или рёбра с необычным поведением.
Обнаружение контекстуальных аномалий в потоках
Идентификация аномалий, чей аномальный характер зависит от контекста (например, времени суток), требующая моделирования условных норм в реальном времени.
Алгоритм STORM (STreaming OutlieR deTection)
Алгоритм, специально разработанный для обнаружения выбросов в высокоскоростных потоках данных, использующий эффективные структуры данных для обработки с ограниченной памятью.
Обнаружение с помощью агрегации потоков (Stream Aggregation)
Метод, который агрегирует данные потока за периоды или по ключам перед обнаружением аномалий в агрегированных результатах, снижая сложность и шум.