Unsupervised Anomaly Detection With Specified 5

Unüberwachte Anomalieerkennung ist eine Technik zur Identifizierung abnormer Muster in nicht gekennzeichneten Daten. Sie ist besonders geeignet für Szenarien, in denen der Anteil von Anomalien extrem gering ist, wie zum Beispiel 1 % abnormale Daten. Diese Methode lernt die Verteilungsmerkmale von normalen Daten und erkennt automatisch Datenpunkte, die sich vom Normalmuster abweichen, ohne dass vorkennzeichnete Anomaliebeispiele erforderlich sind. Ihr Ziel ist es, die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern, Falschpositiven und Falschnegativen zu reduzieren. Sie wird in Bereichen wie industrieller Überwachung, Cybersicherheit und medizinischer Diagnostik weit verbreitet angewendet, was sie zu einer wichtigen Anwendungstechnologie macht.