Машинное обучение. Погружение в технологию. Артем Демиденко

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ сетевых атак: Модель может применяться для обнаружения аномального сетевого трафика или вторжений в компьютерные системы. Путем анализа характеристик сетевой активности можно выявить аномальные или вредоносные действия.

      3.      Мониторинг промышленного оборудования: В производственных средах модель может использоваться для обнаружения аномалий в работе оборудования, таких как отклонения в сенсорных данных, вибрации или изменений в параметрах производства. Это позволяет предотвратить сбои и увеличить эффективность обслуживания.

      4.      Детектирование медицинских аномалий: В медицинской области модель может применяться для обнаружения аномальных паттернов в медицинских изображениях, временных рядах пациентов или результатов анализов. Это помогает выявить ранние признаки заболеваний или необычные медицинские состояния.

      5.      Мониторинг систем безопасности: Модель может использоваться для обнаружения аномалий в системах безопасности, таких как контроль доступа или видеонаблюдение. Путем анализа поведения людей или объектов модель может выявить подозрительные или незаконные действия.

      Для решения задач обнаружения аномалий применяются различные методы, включая статистические методы, методы машинного обучения (например, методы выбросов) и методы глубокого обучения. Алгоритмы такие, как One-class SVM, Isolation Forest и автоэнкодеры, широко используются для обнаружения аномалий в данных. Выбор конкретного метода зависит от типа данных, доступных метрик аномальности и особенностей конкретной задачи.

      Задачи понижения размерности: в этом типе задачи модель стремится сократить размерность данных, сохраняя при этом важные информационные характеристики. Это полезно для визуализации данных и удаления шума или лишних признаков. Задачи понижения размерности в Машинном обучении имеют целью снижение размерности данных, то есть уменьшение числа признаков или переменных, представляющих данные, при этом сохраняя важные информационные характеристики. Это полезно для улучшения визуализации данных, ускорения вычислений и удаления шума или избыточности.

      Процесс понижения размерности основан на идее о том, что существует некоторая скрытая структура в данных, которую можно извлечь, уменьшив размерность. Вот некоторые методы понижения размерности:

      1.      Метод главных компонент (Principal Component Analysis, PCA): PCA является одним из наиболее распространенных методов понижения размерности. Он выполняет линейное преобразование данных, чтобы получить новые переменные, называемые главными компонентами, которые представляют наибольшую дисперсию в данных. Таким образом, PCA позволяет уменьшить размерность данных, сохраняя при этом как можно больше информации.

      2.      Многомерное шкалирование (Multidimensional Scaling, MDS): MDS пытается сохранить относительные расстояния между объектами в исходных данных при проецировании их на пространство меньшей размерности. Это позволяет визуализировать СКАЧАТЬ