Аномалия

Аномалия в контексте машинного обучения определяется как наблюдение или группа наблюдений, которые демонстрируют значительное отклонение от установленного паттерна или ожидаемого поведения в наборе данных. Аномалии классифицируются на точечные, контекстуальные и коллективные, каждый тип требует специфических методов детекции. Выявление аномалий базируется на статистических методах, методах машинного обучения с учителем и без учителя, включая применение автокодировщиков, изоляционных лесов и других алгоритмов.

А теперь то же самое простыми словами

Представь, что ты следишь за температурой на улице. Обычно летом она держится около 25 градусов, но вдруг посреди июля температура опускается до 5 градусов – это аномалия! В мире искусственного интеллекта аномалии – это необычные события или данные, которые сильно отличаются от нормы. Например, если банковская карта обычно используется для небольших покупок в магазинах, а вдруг появляется огромная трата в другой стране – это аномалия, которую искусственный интеллект может заметить и предупредить банк о возможном мошенничестве.