Deep Anomaly Detection
Детекция аномалий с помощью методов глубокого обучения
Выявление 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 уже давно и первые алгоритмы были разработаны еще в 60-ых годах прошлого столетия, в этой области остается много неразрешенных вопросов и проблем, с которыми сталкиваются люди в таких сферах, как консалтинг, банковский скоринг, защита информации, финансовые операции и здравоохранение.
В связи с бурным развитием алгоритмов глубоко обучения за последние несколько лет было предложено много современных подходов к решению данной проблемы для различных видов исследуемых данных, будь то изображения, записи с камер видеонаблюдений, табличные данные (о финансовых операциях) и др.
Источник: Хабрахабр
Похожие новости
- Туннель в никуда: как ngrok помогает обойти периметр и как это остановить
- Строим корпоративную GenAI-платформу: от концепции до ROI. Часть 4. Безопасность и ограничения (guardrails)
- SkyCapital: Вьетнам запускает пилотный проект блокчейн-платежей для туристов в Дананге
- ГОСТ 57580 без головной боли: инструкция по автоматической оценке и отчетности
- Исследование i-Media: как бренды выбирают агентства
- Atwinta: Редизайн международного интернет-магазина с 150k ежемесячных пользователей — без потерь
- YouTube продолжает увеличивать рынок рекламы в России
- Capture the merch: реши задачу по кибербезу и получи приз от «Солара»
- SEO для B2B: как потратить бюджет и получить нулевой результат
- Как собрать своего первого ИИ-агента для Telegram в сервисе n8n. Гайд для гуманитариев — без боли и кодинга