Публикации по теме 'anomaly-detection'
Обнаружение аномалий с помощью LSTM в Керасе
Прогнозирование аномалий с помощью доверительных интервалов
Я читаю определения «аномалии» на всех соревнованиях и везде. В этом хаосе единственной истиной является вариативность этого определения, т.е. объяснение аномалии полностью связано с интересующей областью .
Обнаружение такого поведения полезно в любом бизнесе, и сложность обнаружения этих наблюдений зависит от области применения. Если вы заняты проблемой обнаружения аномалий, которая связана с деятельностью человека..
Распознавание образов временных рядов с помощью данных датчика качества воздуха
Реальный проект, ориентированный на клиента, с реальными данными датчиков
· 1. Введение · 2. Исследовательский анализ данных ∘ 2.1 Изменения паттернов ∘ 2.2 Корреляция между признаками · 3. Обнаружение аномалий и распознавание образов ∘ 3.1 Обнаружение точечных аномалий (сбой системы) ∘ 3.2 Обнаружение коллективных аномалий (внешнее событие) ∘ 3.3 Кластеризация и распознавание образов (внешнее событие) ) · 4. Заключение · Список литературы ·..
Обнаружение аномалий, приводящих к отказу жесткого диска
Обнаружение аномалий — одна из самых сложных областей машинного обучения, но также и одна из самых важных. Приложения и области использования многочисленны; в таких областях, как диагностика рака в медицинской отрасли, до обнаружения мошенничества в финансовой сфере. Это даже полезно для прогнозирования отказов машин в часто упускаемой из виду отрасли, когда речь идет о машинном обучении и производстве.
Но как предсказать событие, вероятность наступления которого составляет 0,1%..
Встречайте обнаружение аномалий: мощный механизм защиты от кибербезопасности, когда его слабые стороны…
В течение многих лет технология информационной безопасности, которая обнаруживала и удаляла компьютерные вирусы, полагалась на сигнатуры для идентификации вредоносного кода на машинах. Используя различные технологии для повышения эффективности, защитное программное обеспечение, по сути, поддерживало базу данных о том, как выглядели многие штаммы вредоносных программ, и сканировало файловые системы и память на наличие определенных шаблонов кода, которые соответствовали известным..
Обнаружение аномалий в Python - Часть 2; Многомерные неконтролируемые методы и код
Руководство по обнаружению аномалий для бизнес-анализа или конвейера машинного обучения на многомерных данных вместе с соответствующим кодом Python.
В моей предыдущей статье ( https://medium.com/analytics-vidhya/anomaly-detection-in-python-part-1-basics-code-and-standard-algorithms-37d022cdbcff ) мы обсудили основы обнаружения аномалий. , типы проблем и типы используемых методов. Мы обсудили EDA, одномерный и многомерный методы выполнения обнаружения аномалий, а также по одному примеру..
Обнаружение аномалий на изображениях - АВТОЭНКОДЕРЫ
Вступление :
« Автокодирование » - это алгоритм сжатия данных, в котором функции сжатия и распаковки:
для конкретных данных: это означает, что они смогут сжимать данные только так, как они были обучены. с потерями: что означает, что распакованные выходные данные будут ухудшены по сравнению с исходными входными обучаются автоматически на примерах, а не разрабатываются человеком: что означает, что легко обучить специализированные экземпляры алгоритма, которые будут..
Обнаружение аномалий с помощью автоэнкодеров
Рассмотрение аномальных событий как проблемы бинарной классификации не идеально по двум причинам:
Аномальные события сложно получить из-за их редкости. Существует огромное количество аномальных событий, и ручное обнаружение и маркировка таких событий является сложной задачей, требующей большого количества человеческих ресурсов.
Лучшим подходом было бы использование неразмеченных видеопоследовательностей с небольшим количеством аномальных событий или без них для обучения, которые легко..
