Читать книгу Искусственный интеллект. Машинное обучение онлайн

Эксперты могут иметь ценные знания о характеристиках и особенностях данных в своей области, а также о типичных паттернах и аномалиях. Их оценки и предварительные догадки могут быть использованы для идентификации потенциальных аномалий в данных, которые затем могут быть дополнительно проверены и подтверждены с использованием автоматических методов или дополнительного анализа.

Например, в медицинской сфере врачи и специалисты могут обладать экспертными знаниями о нормальных и аномальных показателях в различных медицинских тестах или измерениях. Они могут помочь идентифицировать аномальные результаты, которые могут указывать на потенциальные проблемы здоровья или требуют дополнительного внимания.

Такой подход к выявлению аномалий может быть особенно полезен в ситуациях, когда данные имеют сложную структуру или когда аномалии могут иметь специфические характеристики, которые трудно обнаружить с использованием автоматических методов. Он также может дополнять автоматические методы, помогая сосредоточить внимание на наиболее важных областях данных и предотвращая ложные срабатывания.

-Примеры применения

Применение методов выявления аномалий и выбросов имеет широкий спектр применений в различных областях, включая финансы, медицину, обнаружение мошенничества, промышленность и многое другое. Эти методы играют ключевую роль в обработке данных и анализе, помогая выявить аномальные или необычные паттерны, которые могут указывать на важные события или проблемы.

В финансовой сфере, например, выявление аномальных транзакций может помочь в обнаружении мошенничества и предотвращении финансовых преступлений. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать большие объемы финансовых данных, чтобы выявить необычные образцы поведения, такие как необычные транзакции или подозрительные операции, которые могут быть индикаторами мошенничества.

В медицинской сфере выявление аномальных показателей здоровья может быть критически важным для диагностики и лечения заболеваний. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать медицинские данные, такие как результаты тестов, измерения пациентов и истории болезней, чтобы выявить аномалии, которые могут указывать на наличие серьезных медицинских проблем или требовать дополнительного внимания со стороны врачей.