異常検出は、データセット内の予期しないアイテムまたはイベントを識別するプロセスであり、通常とは異なります。これらの欠点は、この調査で対処されています。この調査では、19の異なる教師なし異常検出アルゴリズムが、複数のアプリケーションドメインからの10の異なるデータセットで評価されています。

続いて、質問は、異常検出は何に使用されるのかということです。異常検出は、侵入検知、不正検出、故障検出、システムヘルスモニタリング、センサネットワーク内のイベント検出、および生態系の乱れを検出するようドメイン、様々な適用可能です。これは、データセットから異常なデータを削除するための前処理でよく使用されます。

また、異常検出をどのように行いますか？

異常検出手法データの不規則性を特定するための最も簡単なアプローチは、平均、中央値、最頻値、分位数など、分布の一般的な統計的特性から逸脱するデータポイントにフラグを立てることです。

機械学習における異常検出とは何ですか？

異常検出のための機械学習。データマイニングでは、異常検出とは、予想されるパターンまたはデータセットに存在する他のアイテムに準拠していないアイテムまたはイベントの識別を指します。機械学習アルゴリズムには、データから学習し、そのデータに基づいて予測を行う機能があります。