Анализ аномалий – это процесс, который оценивает частоту отклонений данных и сравнивает ее с фоновой частотой. Критерием оценки частоты отклонения данных является большее количество отклонений данных, а не естественное возникновение аномалий данных. В этом случае частота измеряется путем сравнения количества отклонений данных с фоном возникновения отклонений данных.
Это предоставляет информацию о том, сколько отклонений данных вызвано процессом с течением времени и частотой отклонения. Это также может обеспечить связь с основным процессом отклонения. Эта информация может быть использована для понимания основной причины отклонения. Более высокая частота отклонения данных дает ценную информацию о процессе отклонения. В такой ситуации, вероятно, будет обнаружен риск отклонения и могут быть оценены необходимые изменения процесса.
Многие исследования проводятся по анализу аномалий данных для выявления факторов, способствующих возникновению аномалий данных. Некоторые из этих факторов относятся к процессам, которые требуют частых изменений процессов. Некоторые из этих факторов можно использовать для выявления процессов, которые могут быть аномальными. Многие параметры можно найти в системах, обеспечивающих характеристики процесса.
Изучение правила ассоциации
Изучение ассоциативных правил – это основанный на правилах метод машинного обучения для обнаружения интересных отношений между переменными в больших базах данных примеров. Эта техника вдохновлена слуховой системой, где мы изучаем правила ассоциации слухового стимула и только этого стимула.
Иногда при работе с набором данных мы не уверены, релевантны ли строки набора данных для задачи обучения, и если да, то какие. Мы можем захотеть пропустить те строки набора данных, которые не имеют значения. Следовательно, ассоциации обычно определяются неинтуитивными критериями, такими как порядок, в котором эти переменные появляются в последовательности примеров, или повторяющиеся значения в этих строках данных.
Этот проблематичный аспект изучения ассоциативных правил может быть устранен в виде алгоритма обнаружения аномалий. Эти алгоритмы пытаются обнаружить нестандартные шаблоны в больших наборах данных, которые могут представлять необычные связи между особенностями данных. Эти аномалии часто обнаруживаются алгоритмами распознавания образов, которые также