Unüberwachte Anomalieerkennung mit spezifischen Einstellungen -- 1% Anomalie

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 bei 1 % abnormen Daten. Diese Methode lernt die Verteilungsmerkmale von normalen Daten und erkennt automatisch Datenpunkte, die von dem Normalmuster abweichen, ohne vorab gekennzeichnete Anomaliebeispiele zu benötigen. Ihr Ziel ist es, die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern, Falschpositiven und Falschnegativen zu reduzieren. Sie wird weit verbreitet in Bereichen wie industrieller Überwachung, Cyber-Sicherheit und medizinischer Diagnostik angewendet, was sie zu einer wichtigen Anwendungstechnologie macht.