Откриването на аномалии е важна част от анализа на данни и машинното обучение. Може да помогне за откриване на необичайни модели в набор от данни, които могат да показват измамна дейност, злонамерени атаки или други аномалии, които могат да повлияят на производителността на системата.
В тази публикация в блога ще обсъдим какво представлява откриването на аномалии и как може да се използва за идентифициране на потенциални проблеми с набори от данни.
Откриването на аномалии включва анализиране на набори от данни за всяко неочаквано поведение или промени в сравнение с нормалните операции. Това включва търсене на извънредни стойности в данните (елементи, които са значително различни от останалите), внезапни пикове или спадове в стойностите с течение на времето, както и отклонения от очакваните тенденции въз основа на историческа информация за подобни събития/точки с данни. Аномалиите, открити с тези методи, често служат като индикатори за потенциално подозрителни дейности като измами, кибератаки и др., което позволява на организациите да предприемат подходящи мерки, преди да причинят значителни щети на техните операционни системи и инфраструктура за сигурност.
Има няколко вида алгоритми, използвани за откриване на аномалии в зависимост от това дали трябва да се използват контролирани (с обозначени примери за обучение) или неконтролирани техники за обучение (без обозначени примери за обучение); някои често срещани подходи включват алгоритми за групиране като k-средно групиране и модели за оценка на плътността като Gaussian Mixture Models (GMMs). Изборът между тях зависи най-вече от фактори като налични изчислителни ресурси, желано ниво на точност, количество и качество на наличните тренировъчни проби и т.н. Освен това съществуват и хибридни подходи, комбиниращи както контролирани, така и неконтролирани техники заедно в един модел, което води до по-точни резултати от всеки подход сам по себе си би осигурил .
В заключение, откриването на аномалия/отклонение е съществен компонент при работа с големи набори от данни; разбирането на неговите принципи ни позволява не само да идентифицираме потенциални проблеми, но и да предотвратим бъдещи събития чрез проактивни механизми за наблюдение и предупреждение. С напредъка, постигнат наскоро чрез технологии за задълбочено обучение, стана по-лесно от всякога да се изграждат мощни прогнозни модели, способни да откриват бързо невиждани преди това аномалии, без да се изискват значителни ръчни усилия.
Приятно учене!
⊂◉‿◉つ
За практическа реализация посетете моето хранилище GitHub.
За автора: Аз съм Ambarish, ентусиаст в науката за данни. В момента изучавам Машинно обучение/Задълбочено обучение/НЛП/Компютърно зрение и ако имате въпроси, моля, свържете се с мен в моя профил в LinkedIn.
