なぜ異常が検出されるのですか？
質問者：Venka Bruin |最終更新日：2020年6月6日
カテゴリ：テクノロジーとコンピューティング人工知能
異常検出（外れ値分析とも呼ばれます）は、データセットの通常の動作から逸脱したデータポイント、イベント、および/または観測を識別するデータマイニングのステップです。異常なデータは、技術的な不具合などの重大なインシデント、または潜在的な機会、たとえば消費者行動の変化を示している可能性があります。
ここで、検出された異常とはどういう意味ですか？データマイニングでは、異常検出（外れ値検出も）は、データの大部分と大幅に異なることによって疑惑を引き起こすまれなアイテム、イベント、または観測の識別です。異常は、外れ値、新規性、ノイズ、偏差、および例外とも呼ばれます。
また、異常検出機械学習はありますか？異常検出のための機械学習。異常検出は、他の観測値と統計的に異なることで疑惑を引き起こす可能性のあるまれなイベントまたは観測値を識別する手法です。
また、異常を検出するための良い方法は何ですか？
異常検出では、ルールベースまたは教師あり機械学習検出システムの2つの基本的な方法を使用できます。ルールベースのシステムは、異常を記述し、しきい値と制限を割り当てる特定のルールを定義することによって設計されます。
外れ値をどのように識別しますか？
外れ値を検出するための最も一般的な方法のいくつかは次のとおりです。
- Zスコアまたは極値分析（パラメトリック）
- 確率的および統計的モデリング（パラメトリック）
- 線形回帰モデル（PCA、LMS）
- 近接ベースのモデル（ノンパラメトリック）
- 情報理論モデル。
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DBMSの異常とは何ですか？
異常は、すべてのデータが1つのテーブル（フラットファイルデータベース）に格納されている、計画が不十分で正規化されていないデータベースで発生する可能性のある問題です。挿入の異常-データベースの性質上、使用できない別のデータも追加されない限り、必要なデータを追加できない場合があります。
時系列データの異常をどのように見つけますか？
異常検出は、外れ値ポイントを使用して信号の調整済みモデルを構築し、t統計量を使用して元のモデルよりも適切かどうかを確認することによって行われます。元のARIMAモデルを使用して構築され、外れ値のARIMAモデル用に調整された2つの時系列。
統計の異常とは何ですか？
統計的異常は、あるグループの正常範囲から外れた場合に発生しますが、そのグループに含まれている結果ではありません。
到達可能距離とは何ですか？
つまり、からのオブジェクトの到達可能距離は、2つのオブジェクトの実際の距離ですが、少なくとも。のk最近傍に属するオブジェクト（の「コア」、DBSCANクラスター分析を参照）は、同じ距離にあると見なされます。この距離の理由は、より安定した結果を得るためです。
機械学習の異常とは何ですか？
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。
外れ値とは何ですか？
外れ値の定義。外れ値は、母集団からのランダムサンプル内の他の値から異常な距離にある観測値です。ある意味で、この定義は、何が異常と見なされるかを決定するのはアナリスト（またはコンセンサスプロセス）に任されています。
異常検出は監視されていますか、それとも監視されていませんか？
2つの答え。実際には教師付き学習では、あなたが（例えば良い、悪い）ラベル付きデータセットを持っていて、それが「悪い」の結果から「良い」を分離するパラメータを学習するようにモデルを訓練として、あなたは、標識された値を渡します。異常検出では、ラベル付けされた値を渡さないため、監視されません。
データの異常にどのように対処しますか？
4つのアプローチがあります：
- 外れ値のレコードを削除します。ビルゲイツまたは別の真の外れ値の場合、その人物またはイベントが分析を歪めないように、データセットからそのレコードを完全に削除することが最善の場合があります。
- 外れ値データに上限を設定します。
- 新しい値を割り当てます。
- 変換してみてください。
どこで異常を見つけることができますか？
異常は、マップの周辺で最も頻繁に見られます。彼らは、プレイヤーを彼らの場所に導くのを助けることができるかすかなブーンという音を出します。
分布の異常をどのように見つけますか？
標準偏差または平均が変化すると、何か異常が発生します。このような変化を検出するために、次のポイント「p」ごとに、「p」から「p-100」までのウィンドウを作成します。次に、このウィンドウの標準偏差と平均を計算します。変化が大きすぎる場合は、異常が検出されています。
データセット内の外れ値をどのように検出しますか？
IQRは、データの中央の50％、つまりデータの本体を定義します。 IQRを使用して、25パーセンタイル未満または75パーセンタイルを超えるIQRの係数kであるサンプル値の制限を定義することにより、外れ値を特定できます。係数kの一般的な値は、値1.5です。
異常検出アルゴリズムとは何ですか？
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。
回帰は機械学習ですか？
線形回帰は、教師付き学習に基づく機械学習アルゴリズムです。回帰タスクを実行します。回帰は、独立変数に基づいてターゲット予測値をモデル化します。線形回帰は、与えられた独立変数（x）に基づいて従属変数値（y）を予測するタスクを実行します。
機械学習の分類とは何ですか？
機械学習と統計では、分類は教師あり学習アプローチであり、コンピュータープログラムは、与えられたデータ入力から学習し、この学習を使用して新しい観測値を分類します。
ネットワークセキュリティの異常検出とは何ですか？
ネットワーク動作異常検出（NBAD）は、ネットワークセキュリティ脅威検出への1つのアプローチを提供します。これは、パケットシグニチャに基づいてセキュリティの脅威を検出するシステムを補完するテクノロジーです。 NBADは、異常なイベントや傾向がないかネットワークを継続的に監視することです。
回帰MLとは何ですか？
回帰は、実数の出力を予測するようにトレーニングできるMLアルゴリズムです。温度、株価などのように。回帰は、線形、2次、多項式、非線形などの仮説に基づいています。仮説は、いくつかの隠れたパラメーターと入力値に基づく関数です。
データマイニングをどのように検出しますか？
5つのデータマイニング方法
- 異常検出。 （Kaleena McKell）異常検出を使用して、何かが通常のパターンと著しく異なる場合を判断できます。
- 連想学習。 （カリーナ・マッケル）
- クラスター検出。 （カリーナ・マッケル）
- 分類。 （カリーナ・マッケル）
- 回帰。 （カリーナ・マッケル）