Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Одноклассовый SVM
Алгоритм машинного обучения, который изучает границу принятия решений вокруг нормальных данных для выявления аномалий путем обнаружения точек, отклоняющихся от этой границы.
Опорные векторы
Нормальные точки данных, расположенные на границе принятия решений, которые определяют форму и положение гиперсферы, охватывающей нормальные данные.
RBF-функция ядра
Ядровая функция на основе радиальных базисных функций, которая нелинейно преобразует данные в пространство более высокой размерности для захвата сложных взаимосвязей в нормальных данных.
Одноклассовый Nu-SVM
Вариант одноклассового SVM, использующий параметр nu для приблизительного контроля доли ожидаемых аномалий и компромисса между ошибкой и запасом.
Контур плотности
Линия или поверхность в пространстве признаков, представляющая постоянную плотность вероятности, используемая One-Class SVM для разграничения области нормальных данных.
Обучение на нормальных данных
Подход к обучению, при котором модель учится только на примерах нормальных данных для определения границы нормальности без необходимости в примерах аномалий.
Расстояние до начала координат
Мера, используемая в One-Class SVM для оценки того, насколько точка отклоняется от центра распределения нормальных данных в преобразованном пространстве.
Параметр гамма
Гиперпараметр RBF-функции ядра, контролирующий влияние одного обучающего примера, влияющий на гибкость границы принятия решений.
Векторизация данных
Процесс преобразования необработанных данных в числовые векторы в пространстве высокой размерности, необходимое условие для применения алгоритмов SVM.
Одномерное обнаружение выбросов
Особое применение One-Class SVM для обнаружения аномалий в одномерных данных путем моделирования распределения нормальных значений.
Устойчивость к аномалиям
Способность модели One-Class SVM поддерживать свою эффективность обнаружения перед лицом изменяющихся распределений или типов аномалий, не встречавшихся во время обучения.