В re buile ka bolepi ba letoto la nako. Tsoelo-pele e utloahalang e tla ba sengoloa se mabapi le ho khetholla liphoso.
Kopo
Ho lemoha ka mokhoa o sa tloaelehang ho sebelisoa libakeng tse kang:
1) Boprofeta ba ho senyeha ha lisebelisoa
Kahoo, ka 2010, li-centrifuges tsa Iran li ile tsa hlaseloa ke kokoana-hloko ea Stuxnet, e ileng ea beha lisebelisoa hore e se ke ea sebetsa hantle 'me ea holofatsa lisebelisoa tse ling ka lebaka la ho apara ka potlako.
Haeba ho ne ho sebelisitsoe li-algorithms tsa ho lemoha ka mokhoa o sa tloaelehang ho sesebelisoa, boemo ba ho hloleha bo ka be bo ile ba qojoa.
Ho batlisisa li-anomalies ts'ebetsong ea lisebelisoa ha ho sebelisoe feela indastering ea nyutlelie, empa hape le ho metallurgy le ts'ebetsong ea li-turbine tsa lifofane. Le libakeng tse ling moo tšebeliso ea tlhahlobo ea lintho tse boletsoeng esale pele e theko e tlase ho feta tahlehelo e ka bang teng ka lebaka la ho senyeha ho sa lebelloang.
2) Polelo ea bomenemene
Haeba chelete e ntšoa kareteng eo u e sebelisang Podolsk naheng ea Albania, ho ka 'na ha hlokahala hore litšebelisano tsa khoebo li hlahlojoe hape.
3) Ho tsebahatsa mekhoa e sa tloaelehang ea bareki
Haeba bareki ba bang ba bontša boitšoaro bo sa tloaelehang, ho ka 'na ha e-ba le bothata boo u sa bo tsebeng.
4) Ho khetholla tlhokahalo e sa tloaelehang le mojaro
Haeba thekiso ka lebenkeleng la FMCG e theohile ka tlase ho nako ea boitšepo ea bolepi, ho bohlokoa ho fumana lebaka la se etsahalang.
Mekhoa ea ho khetholla li-anomalies
1) Mochini oa Vector oa Tšehetso o nang le Sehlopha sa One-Class SVM
E loketse ha lintlha tse sehlopheng sa koetliso li latela kabo e tloaelehileng, empa sete ea liteko e na le li-anomalies.
Mochini oa vector o tšehetsang sehlopha se le seng o etsa sebaka se se nang moeli ho potoloha tšimoloho. Hoa khoneha ho beha moeli oa cutoff oo data e nkoang e le ntho e makatsang.
Ho ipapisitsoe le boiphihlelo ba sehlopha sa rona sa DATA4, One-Class SVM ke algorithm e sebelisoang haholo ho rarolla bothata ba ho fumana liphoso.
2) Mokhoa oa ho itšehla thajana oa meru
Ka mokhoa "o sa reroang" oa ho haha lifate, likhahla li tla kena makhasi ka mekhahlelo ea pele (ka botebo bo sa tebang ba sefate), i.e. likhase li bonolo ho li "khetholla." Ho itšehla thajana ha litekanyetso tse sa tsitsang ho etsahala phetong ea pele ea algorithm.
3) Enfelopo ea elliptic le mekhoa ea lipalo
E sebelisoa ha data e ajoa hangata. Ha tekanyo e le haufi le mohatla oa motsoako oa liphaello, boleng bo makatsang le ho feta.
Mekhoa e meng ea lipalo le eona e ka kenyelletsoa sehlopheng sena.
Setšoantšo se tsoang ho dyakonov.org
4) Mekhoa ea metric
Mekhoa e kenyelletsa li-algorithms tse kang k-haufi le baahisani, moahelani oa k-hau-ufi, ABOD (ho lemoha ha li-angle-based outlier) kapa LOF (local outlier factor).
E loketse haeba sebaka se pakeng tsa boleng ba litšobotsi se lekana kapa se tloaelehile (e le hore u se ke ua lekanya boa constrictor ka lipapakhaie).
K-haufi le algorithm ea baahelani e nka hore litekanyetso tse tloaelehileng li sebakeng se itseng sa sebaka se nang le mefuta e mengata, 'me sebaka sa li-anomalies se tla ba seholo ho feta ho li-hyperplane tse arohaneng.
5) Mekhoa ea lihlopha
Moko oa mekhoa ea lihlopha ke hore haeba boleng bo feta tekanyo e itseng hole le litsi tsa lihlopha, boleng bo ka nkoa bo sa tloaeleha.
Ntho e ka sehloohong ke ho sebelisa algorithm e kopanyang data ka nepo, e itšetlehileng ka mosebetsi o itseng.
6) Mokhoa oa karolo ea sehlooho
E loketse moo ho totobalitsoeng litsela tsa phetoho e kholo ka ho fetisisa ea ho hasana.
7) Li-algorithms tse ipapisitseng le ponelopele ea letoto la nako
Maikutlo ke hore haeba boleng bo oela ka ntle ho nako ea ho itšepa, boleng bo nkoa bo sa tloaeleha. Ho bolela esale pele letoto la nako, ho sebelisoa li-algorithms tse kang triple smoothing, S(ARIMA), boosting, joalo-joalo.
Li-algorithms tsa ho bolela esale pele tsa nako li ile tsa tšohloa sehloohong se fetileng.
8) Thuto e laoloang (ho fokotseha, ho arola)
Haeba data e re lumella, re sebelisa li-algorithms ho tloha ho li-linear regression ho isa ho marang-rang a iphetang. Ha re lekanye phapang lipakeng tsa ponelopele le boleng ba 'nete, 'me re fihlele qeto ea hore na data e kheloha hakae ho se tloaelehileng. Ke habohlokoa hore algorithm e be le bokhoni bo lekaneng ba kakaretso le hore sete ea koetliso ha e na litekanyetso tse sa tloaelehang.
9) Liteko tsa mohlala
Ha re atameleng bothata ba ho batla li-anomalies joalo ka bothata ba ho batla likhothaletso. Ha re theheng matrix a rona re sebelisa mochini oa SVD kapa oa factorization, 'me re nke boleng ba matrix a macha a fapaneng haholo le a mantlha e le a makatsang.
Setšoantšo se tsoang ho dyakonov.org
fihlela qeto e
Sehloohong sena, re hlahlobile mekhoa ea mantlha ea ho lemoha anomaly.
Ho fumana li-anomalies ka litsela tse ngata ho ka bitsoa bonono. Ha ho na algorithm kapa mokhoa o nepahetseng, ts'ebeliso ea eona e rarollang mathata ohle. Hangata ho sebelisoa mekhoa e mengata ho rarolla bothata bo itseng. Ho lemoha ka mokhoa o sa tsitsang ho etsoa ho sebelisoa mechine ea li-vector ea sehlopha se le seng, ho arola meru, mekhoa ea metric le lihlopha, hammoho le ho sebelisa likarolo tse ka sehloohong le ponelopele ea letoto la nako.
Haeba u tseba mekhoa e meng, ngola ka eona litlhalosong tsa sehlooho.
Source: www.habr.com