Обнаружение аномалий

Обнаружение аномалий – это процесс идентификации нестандартных паттернов, не соответствующих ожидаемому поведению в наборе данных. Методология включает статистический анализ, машинное обучение и построение вероятностных моделей для выявления отклонений от нормального распределения. Применяются различные алгоритмы: изолирующий лес (Isolation Forest), локальный уровень выброса (LOF), одноклассовый метод опорных векторов (One-Class SVM), авторегрессионные модели для временных рядов.

А теперь то же самое простыми словами

Представьте, что вы играете в игру "Найди отличия", только это делает компьютер, и ищет он необычные вещи в огромном количестве данных. Например, если в банке система видит странную покупку на вашей карте в необычном месте или на большую сумму – она сразу сообщает об этом. Или если на заводе датчик температуры вдруг показывает слишком высокие значения, система тоже заметит это отклонение. Это как внимательный охранник, который следит за тем, чтобы всё шло по плану, и сразу замечает что-то подозрительное.