Практические советы по поиску аномалий в данных
На этой странице вы найдете подборку фотографий и полезные рекомендации, которые помогут вам лучше понимать и эффективно выявлять аномалии в данных.
Используйте визуализацию данных для выявления скрытых закономерностей и аномалий.
Задача поиска аномалий
Автоматизируйте анализ с помощью алгоритмов машинного обучения.
04-07 Поиск аномалий в данных
Регулярно очищайте данные от ошибок и пропусков, чтобы улучшить качество анализа.
Поиск аномалий в данных // Демо-занятие курса «Machine Learning. Базовый курс»
Сравнивайте текущие данные с историческими для выявления отклонений.
Нарушитель не пройдет: методы поиска аномалий в данных // курс «Machine Learning. Professional»
Используйте кластеризацию для группировки данных и поиска необычных элементов.
20 Local Outlier Factor для выявления аномалий в данных
Обратите внимание на метрики, выходящие за статистические пределы.
18 Метод KNN (Метод K-ближайших соседей) для выявления аномалий в данных
Регулярно пересматривайте модели анализа для повышения их точности.
Комбинируйте различные подходы для повышения эффективности обнаружения.
Изучайте доменную область для лучшего понимания контекста данных.
Deep Learning: 7. Обнаружение аномалий в данных
Применяйте интерпретируемые методы, чтобы упростить объяснение результатов анализа.
22 Метод главных компонент для выявления аномалий в данных
Anomaly Detection. Лекция 1. Введение в обнаружение аномалий.