La détection d'anomalies fait référence au problème de la recherche de modèles dans les données qui ne sont pas conformes au comportement attendu. Ceci est également connu sous le nom de détection des valeurs aberrantes.
Problème: Je travaille sur un projet qui implique des fichiers journaux similaires à ceux trouvés dans l'espace de surveillance informatique (à ma meilleure compréhension de l'espace informatique). Ces fichiers journaux sont des données chronologiques organisées en centaines / milliers de lignes de paramètres variés. Chaque paramètre est numérique (float) et …
Est-il nécessaire de standardiser vos données avant cluster? Dans l'exemple de scikit learnDBSCAN, ici, ils le font dans la ligne: X = StandardScaler().fit_transform(X) Mais je ne comprends pas pourquoi c'est nécessaire. Après tout, le clustering ne suppose aucune distribution particulière de données - il s'agit d'une méthode d'apprentissage non supervisée, …
Existe-t-il un package open source complet (de préférence en python ou R) qui peut être utilisé pour la détection d'anomalies dans les séries temporelles? Il existe un package SVM d'une classe dans scikit-learn, mais ce n'est pas pour les données de séries chronologiques. Je recherche des packages plus sophistiqués qui, …
J'ai un grand ensemble de données multidimensionnelles qui est généré chaque jour. Quelle serait une bonne approche pour détecter tout type d'anomalie par rapport aux jours précédents? Est-ce un problème approprié qui pourrait être résolu avec les réseaux de neurones? Toutes les suggestions sont appréciées. informations supplémentaires: il n'y a …
J'ai une grande table SQL qui est essentiellement un journal. Les données sont assez complexes et j'essaie de trouver un moyen d'identifier les anomalies sans que je comprenne toutes les données. J'ai trouvé beaucoup d'outils pour la détection d'anomalies, mais la plupart d'entre eux nécessitent un "intermédiaire", c'est-à-dire Elastic Search, …
J'ai lu l' explication de la convolution et je la comprends dans une certaine mesure. Quelqu'un peut-il m'aider à comprendre comment cette opération est liée à la convolution dans les réseaux neuronaux convolutionnels? Le filtre est-il une fonction gqui applique du poids?
J'ai deux tenseur a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Je veux faire un produit intérieur pour chaque paire du lot, en générant c:[batch_size, 1], où c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. Comment?
J'essaie de faire une détection d'anomalie entre les séries temporelles # en utilisant Python et sklearn (mais d'autres suggestions de packages sont certainement les bienvenues!). J'ai un ensemble de 10 séries chronologiques; chaque série chronologique se compose de données collectées à partir de la valeur de couple d'un pneu (donc …
Je voudrais connaître la différence en termes d'applications (par exemple, laquelle est la détection de fraude par carte de crédit?) Et en termes de techniques utilisées. Des articles types définissant la tâche seraient les bienvenus.
J'étudie actuellement des articles sur la détection des valeurs aberrantes à l'aide de RNN (Replicator Neural Networks) et je me demande quelle est la différence particulière avec les autoencodeurs? Les RNN semblent être considérés par beaucoup comme le Saint Graal de la détection des valeurs aberrantes / des anomalies, mais …
J'ai un vecteur et je veux y détecter des valeurs aberrantes. La figure suivante montre la distribution du vecteur. Les points rouges sont des valeurs aberrantes. Les points bleus sont des points normaux. Les points jaunes sont également normaux. J'ai besoin d'une méthode de détection des valeurs aberrantes (une méthode …
We use cookies and other tracking technologies to improve your browsing experience on our website,
to show you personalized content and targeted ads, to analyze our website traffic,
and to understand where our visitors are coming from.
By continuing, you consent to our use of cookies and other tracking technologies and
affirm you're at least 16 years old or have consent from a parent or guardian.