Эпоха (в обучении) — это один полный проход алгоритма обучения через весь тренировочный набор данных. Обучение нейросети обычно требует множества эпох, чтобы веса модели достаточно скорректировалис...
Аномалия
Бонус за регистрацию!
Зарегистрируйся и получи бонус
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.
Что такое «Аномалия» 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.
Вопросы и ответы
Что считается аномалией в данных?
Объект данных, который существенно отличается от остальных и не укладывается в общую закономерность.
Чем выброс (outlier) отличается от шума?
Выброс (outlier) — это реальное, но аномально отклоняющееся значение (например, редкое событие). Шум — это случайная ошибка измерения или искажение, не несущее полезной информации.
Как методы на основе плотности ищут аномалии?
Алгоритмы (LOF, DBSCAN) ищут точки, плотность соседей у которых существенно ниже, чем у остальных данных.
