Специалистам по машинному обучению часто приходится заниматься поиском аномалий в данных, однако в русскоязычном интернете этой задаче посвящено очень мало материалов. В частности, нет хороших разборов различных алгоритмов поиска аномалий, где были бы описаны их плюсы и минусы.В этой статье частично исправим этот недочет и разберем алгоритмы HBOS и ECOD, а также обсудим особенности их реализации в популярной библиотеке PyOD. Читать далее
Попробуем решить задачу поиска аномалий в звуке. Примеры аномалий звука: Неисправности в работе двигателя. Изменения в погоде: дождь, град, ветер. Аномалии работа сердца, желудка, суставов. Необычный трафик на дороге. Неисправности колесных пар у поезда. Неисправности при…
Детекция аномалий с помощью методов глубокого обученияВыявление аномалий (или выбросов) в данных - задача, интересующая ученых и инженеров из разных областей науки и технологий. Хотя выявлением аномалий (объектов, подозрительно не похожих на основной массив данных) занимаются…
В статье рассматриваются области применения временных рядов, решаемые задачи, и используемые алгоритмы. Прогнозирование временного ряда используется в таких задачах, как прогнозирование спроса, нагрузки на контактный центр, дорожного и интернет-трафика, решения задачи холодного старта в рекомендательных системах и поиска аномалий в поведении оборудования и пользователей. Рассмотрим задачи подробнее. Читать дальше →