{"id":53278,"date":"2019-11-28T00:00:00","date_gmt":"2019-11-27T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/9-podhodov-dlya-vyyavleniya-anomalij"},"modified":"2020-02-18T14:01:10","modified_gmt":"2020-02-18T11:01:10","slug":"9-podhodov-dlya-vyyavleniya-anomalij","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/novosti-interneta\/9-podhodov-dlya-vyyavleniya-anomalij","title":{"rendered":"9 approcci per la rilevazione delle anomalie","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

In articolo precedente<\/a><\/noindex> Abbiamo parlato di previsione delle serie temporali. Una logica continuazione sarebbe un articolo sulla rilevazione delle anomalie. <\/p>\n

Applicazione<\/h3>\n

\nLa rilevazione delle anomalie \u00e8 utilizzata in settori come: <\/p>\n

1) Previsione dei guasti delle apparecchiature<\/h3>\n

\nNel 2010, le centrifughe iraniane furono attaccate dal virus Stuxnet, che impost\u00f2 un regime operativo non ottimale, causando il deterioramento di parte dell'attrezzatura per usura accelerata. <\/p>\n

Se sull'attrezzatura fossero stati utilizzati algoritmi di rilevazione delle anomalie, si sarebbero potute evitare situazioni di guasto. <\/p>\n

\"9
\n<\/a><\/noindex>
\nLa ricerca delle anomalie nelle apparecchiature \u00e8 utilizzata non solo nell'industria nucleare, ma anche nella metallurgia e nel funzionamento delle turbine aeronautiche. E in altri settori dove l'uso della diagnostica predittiva \u00e8 pi\u00f9 conveniente rispetto alle possibili perdite causate da guasti imprevisti.<\/p>\n

2) Previsione delle attivit\u00e0 fraudolente<\/h3>\n

\nSe dalla carta che utilizzi a Podol'sk vengono prelevati soldi in Albania, \u00e8 possibile che le transazioni debbano essere controllate ulteriormente.<\/p>\n

3) Rilevazione di modelli di consumo anomali<\/h3>\n

\nSe una parte dei clienti mostra un comportamento anomalo, potrebbe esserci un problema di cui non sei a conoscenza.<\/p>\n

4) Identificazione della domanda e del carico anomali<\/h3>\n

\nSe le vendite nel negozio FMCG scendono sotto la soglia dell'intervallo di confidenza della previsione, \u00e8 opportuno cercare la causa di questo fenomeno.<\/p>\n

Approcci per l'identificazione delle anomalie<\/h2>\n

<\/p>\n

1) Metodo dei support vector con una sola classe One-Class SVM<\/h3>\n

\nAdatto quando i dati nel set di addestramento seguono una distribuzione normale, mentre nel test contengono anomalie.<\/p>\n

Il metodo One-Class SVM costruisce una superficie non lineare attorno all'origine. \u00c8 possibile impostare un confine per determinare quali dati considerare anomali.<\/p>\n

Secondo l'esperienza del nostro team di DATA4, One-Class SVM \u00e8 l'algoritmo pi\u00f9 comunemente utilizzato per risolvere il problema della ricerca delle anomalie. <\/p>\n

\"9
\n<\/p>\n

2) Metodo dell'isolamento degli alberi \u2013 isolate forest<\/h3>\n

\nCon il metodo di costruzione casuale degli alberi, i valori anomali verranno collocati in foglie nelle prime fasi (a bassa profondit\u00e0 dell'albero), il che rende pi\u00f9 facile 'isolare' le anomalie. L'identificazione dei valori anomali avviene nelle prime iterazioni dell'algoritmo.<\/p>\n

\"9
\n<\/p>\n

3) Elliptic envelope e metodi statistici<\/h3>\n

\nUtilizzato quando i dati sono distribuiti normalmente. Pi\u00f9 la misura si avvicina alla coda della distribuzione, pi\u00f9 il valore \u00e8 anomalo.<\/p>\n

A questa classe possono essere attribuiti anche altri metodi statistici.<\/p>\n

\"9
\n
\n\"9
\nImmagine dal sito dyakonov.org<\/i><\/p>\n

4) Metodi metrici<\/h3>\n

\nI metodi includono algoritmi come k vicini pi\u00f9 prossimi, k-esimo vicino, ABOD (rilevamento di outlier basato su angoli) o LOF (fattore di outlier locale).<\/p>\n

Adatti se la distanza tra i valori nelle caratteristiche \u00e8 equivalente o normalizzata (per non misurare un serpente in pappagalli). <\/p>\n

L'algoritmo k vicini pi\u00f9 prossimi presuppone che i valori normali siano collocati in un'area definita dello spazio multidimensionale, e che la distanza dagli outlier sar\u00e0 maggiore rispetto al piano iperbolico di separazione. <\/p>\n

\"9
\n<\/p>\n

5) Metodi di clustering<\/h3>\n

\nLa sostanza dei metodi di clustering \u00e8 che se un valore \u00e8 lontano dai centri dei cluster oltre una certa soglia, il valore pu\u00f2 essere considerato anomalo. <\/p>\n

\u00c8 fondamentale utilizzare un algoritmo che clusterizzi correttamente i dati, il che dipende dal compito specifico. <\/p>\n

\"9
\n<\/p>\n

6) Metodo delle componenti principali<\/h3>\n

\nAdatto quando si evidenziano le direzioni di massima variazione nella varianza.<\/p>\n

7) Algoritmi basati su previsioni di serie temporali<\/h3>\n

\nL'idea \u00e8 che se un valore esce dall'intervallo di confidenza previsto, viene considerato anomalo. Per prevedere una serie temporale, si utilizzano algoritmi come il livellamento triplo, S(ARIMA), boosting, ecc.<\/p>\n

Nell'articolo precedente si \u00e8 parlato degli algoritmi di previsione delle serie temporali.<\/p>\n

\"9
\n<\/p>\n

8) Apprendimento supervisionato (regressione, classificazione)<\/h3>\n

\nSe i dati lo consentono, utilizziamo algoritmi che spaziano dalla regressione lineare alle reti ricorrenti. Misureremo la differenza tra la previsione e il valore reale e tireremo conclusioni su quanto i dati si discostano dalla norma. \u00c8 importante che l'algoritmo abbia una sufficiente capacit\u00e0 di generalizzazione e che il campione di addestramento non contenga valori anomali.<\/p>\n

9) Test di modello<\/h3>\n

\nAffronteremo il compito di rilevare anomalie come un problema di raccomandazione. Scomporremo la nostra matrice di caratteristiche utilizzando SVD o macchine di fattorizzazione, e i valori nella nuova matrice che si discostano significativamente dagli originali saranno considerati anomali. <\/p>\n

\"9
\n
\nImmagine dal sito dyakonov.org<\/i><\/p>\n

Conclusione<\/h3>\n

\nIn questo articolo abbiamo esaminato i principali approcci per la rilevazione delle anomalie. <\/p>\n

La ricerca delle anomalie pu\u00f2 essere definita un'arte. Non esiste un algoritmo o un approccio perfetto il cui utilizzo risolva ogni problema. Di solito si utilizza un insieme di metodi per affrontare casi specifici. La ricerca delle anomalie viene effettuata utilizzando il metodo dei vettori di supporto a classe unica, foreste isolate, metodi metrici e di clustering, nonch\u00e9 impiegando le componenti principali e la previsione delle serie temporali.<\/p>\n

Se conosci altri metodi, scrivili nei commenti all'articolo.
\n
Fonte: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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