Em relação à detecção de anormalidade da rede neural – é muito importante quando os dados são super complexos e massivos! Todo mundo tem uma grande demanda por detecção anormal, e as redes neurais podem desempenhar um grande papel
Primeiro de tudo, vamos falar sobre o conceito. Essa detecção de anormalidade da rede neural é usar redes neurais artificiais para identificar comportamentos e padrões anormais nos dados. Essas anormalidades podem diferir dos modelos normais comuns, como transações anormais em situações financeiras e falhas em sistemas industriais
Vamos dividir o módulo com cuidado:
1. Pré -processamento de dados : Esta é uma etapa muito importante. Os dados devem ser limpos e os erros e duplicados devem ser removidos. Também pode ser normalizado para controlar a faixa de dados adequadamente, para que a rede neural possa "comer" feliz e funcionar bem! É melhor distinguir entre dados normais e dados anormais e marcá -los por conveniência e depois treinar e aprender.
2. Seleção do modelo : Existem muitos modelos de rede neural diferentes para detecção de anomalias, como autoencoders. É um pouco como um "pequeno especialista" que comprime e restaura informações. Os dados normais são restaurados em alto nível e dados anormais não são possíveis. Dessa maneira, anormalidades podem ser encontradas? Há também um modelo de perceptron, que é bastante capaz de detecção de anormalidade simples. Como as redes neurais convolucionais, elas são muito boas em detectar anormalidades com dados estruturais especiais.
Vamos falar sobre a situação entre diferentes modelos. Se os dados são como uma imagem, é bom escolher uma rede neural convolucional. Se forem dados estruturados como uma tabela, pode ser melhor usar um autoencoder. Compare com outros métodos de detecção para ver o efeito e escolher a situação certa
3. Treinamento do modelo : Durante o treinamento, os dados devem ser divididos em várias partes, parcialmente usados para ensinar redes neurais a "aprender habilidades" e parcialmente deixadas para verificação. Você também precisa ajustar os parâmetros da taxa de aprendizado para ver qual valor pode tornar o modelo eficaz. Se os parâmetros não forem adequados, é tão ruim quanto o desempenho humano. Os indicadores estatísticos durante o processo de treinamento devem ser cuidadosamente verificados e verificar como ele pode detectar anormalidades. Confira as mudanças na tendência da curva e se está se desenvolvendo em uma direção positiva
Então vamos falar sobre os blocos de perguntas e respostas com as quais todos estão preocupados:
1. O que devo fazer se for difícil definir uma exceção : você pode começar com a detecção de anomalia da rede neural a partir de dados simples, encontrar suas características e marcar. Os especialistas podem ser solicitados a fornecer instruções e padrões gerais com base na experiência.
2. O efeito de treinamento não é bom : primeiro resolva cuidadosamente se houver algum problema com os dados, se a marcação é precisa e se há muitos dados sujos. Vamos ver se o modelo é complexo o suficiente e os parâmetros estão corretos. Apenas ajuste mais e talvez
Pessoalmente, acho que a detecção de anormalidade da rede neural é amplamente usada e tem uma ampla gama de usos. Ele pode encontrar problemas em diferentes indústrias e campos, do monitoramento de riscos de transações industriais e financeiras. Desde que você selecione cuidadosamente o modelo, treine com cuidado e resuma e encontre métodos, definitivamente poderá descobrir com sucesso as anormalidades e gerenciar as coisas de maneira ordenada! Isso exige que tentemos uma variedade de métodos para cooperar alternadamente, e devemos observar e pensar constantemente sobre o efeito, basta dizer isso!
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