Unüberwachte Anomalieerkennung mit spezifischen Einstellungen -- 0,1 % Anomalie

Unüberwachte Anomalieerkennung ist eine Technik zur Identifizierung abnormer Muster in unlabeleden Daten, bei der das Anomalieverhältnis auf 0,1 % festgelegt wird. Diese Methode strebt an, automatisch Datenpunkte zu erkennen, die sich vom Normalbereich abheben, indem sie die Verteilungsmerkmale normaler Daten lernt. Dadurch wird eine effiziente Erkennung seltener anomaler Ereignisse ermöglicht. Ihr Anwendungswert liegt darin, dass sie in verschiedenen Bereichen wie industrieller Überwachung, Cybersicherheit und medizinischer Diagnostik eingesetzt werden kann, um die Robustheit und Sicherheit von Systemen zu erhöhen.