A
Anomaly Detection
Также известен как: Обнаружение аномалий, Outlier Detection
Данные и аналитикаОпределение
Anomaly Detection — автоматическое выявление необычных паттернов, выбросов или аномалий в данных.
Простое объяснение
Anomaly Detection — как охранник, который замечает, когда что-то идёт не так. Находит подозрительное среди обычного.
Подробнее
Anomaly detection критичен для безопасности и мониторинга. Fraud detection в финансах, intrusion detection в кибербезопасности, predictive maintenance в IoT. Методы: statistical (z-score, IQR), ML (Isolation Forest, One-Class SVM), deep learning (autoencoders, VAE). Unsupervised подходы важны, так как аномалии редки и разнообразны. Time series anomaly detection находит необычные паттерны во временных рядах. LLM начинают применяться для anomaly detection в логах и тексте.
Связанные термины
Data Labeling
Data Labeling — процесс разметки данных людьми для создания обучающих выборок для supervised learning моделей.
Sentiment Analysis
Sentiment Analysis — автоматическое определение эмоциональной окраски текста: позитивной, негативной или нейтральной.
MMLU
MMLU (Massive Multitask Language Understanding) — бенчмарк для оценки знаний и способности к рассуждению LLM по 57 предметным областям.
Leaderboard
Leaderboard — таблица рейтингов AI-моделей по результатам стандартизированных бенчмарков, позволяющая сравнивать их производительность.