პრაგმატულია იმის თქმა, რომ ნივთების ინდუსტრიული ინტერნეტი ერთ მშვენიერ დღეს შეცვლის ისტორიის მსვლელობას. მონაცემების გამრა. Aვლება ამჟამად აჩქარებს მსოფლიოს ტემპს. დიდი მონაცემები წმინდა გრაალიდან გამოწვევამდე გადაიზარდა, რადგან ის იყო დაგროვილი ხშირად გადაუჭრელი მონაცემთა ნაკრებით, რაც აიძულებდა კომპ. Aანიებს და ორგანიზაციებს მიეღოთ უფრო სწრაფი გადაწყვეტილებები რეალურ დროში .
მონაცემთა ნაკრებებში ანომალ
იური შემთხვევების, ცვლილებების ან ცვლილებების გამოვლენა დაგეხმარებათ მონაცემთა უფრო სწრაფად და ეფექტურად გაანალიზე. Aბაში. შედეგად, ანომალიების გამოვლენა გახდა ინდუსტრიული IoT- ის ერთ-ერთი კრიტიკული მიზანი . ეს ტექნიკა იყენებს ხელოვნურ ინტელექტს მონაცემთა შეგროვებაში მოულოდნელი ქცევის მოსაძებნად.
ანომალიების აღმოჩენის ძლიერი განა. Aწილებული პროგრამული სისტემები დიდწილად ეყრდნობა ანომალიების გამოვლენას. ანომალიების აღმოსაჩენად:
სისტემის ქცევის კომუნიკაციის გაუმჯობესება
გააუმჯობესეთ თქვენი ძირეული მიზეზის ანალიზი
ანომალიების აღმოჩენის პროგრამული ეკოსისტემის რისკის შემცირება
ჯანდაცვა, ფინანსური სერვისები,
მთავრობა, სპორტი და გართობა მხოლოდ. Aრამდენიმე სფერო და კომპანიაა, რომლებიც იყენებენ AI და ML ანომალიების გამოვლენის ტექნოლოგიებს. AI და ML ტექნოლოგი. Aებმა წარმატებით მოახდინეს ციფრული და მექანიკური ამო. Aცანების ავტომატიზაცია. გარდა ამისა, მათ გადამწყვეტი მნიშვნელობა ჰქონდათ ინფო 2024 განახლებული ტელეფონის ნომრების სია მსოფლიოს მასშტაბით რმაციის მოპოვებაში დიდი მოცულობის ტექსტიდან და რიცხვი. Aთი მონაცემებიდან. ისინი შექმნილია რამდენიმე სისტემით, რომლებიც იყე. Aნებენ ტექსტის მოპოვებას და ბუნებრივი ენის დამუშავების ტექნიკას.
ხელოვნური ინტელექტი ანომალ
იების გამოვლენაში არის ერთი კონკრეტულ apache vs nginx ი ველი, რ. Aომელიც იძენს მიმზიდველობას. რამდენიმე ინდუსტრიამ გამ. Aოიყენა ანომალიების გამოვლენა ოპერაციების წარმატებით გასაუმჯობესებლად. შედეგად, ანომალიების გ. Aამოვლენის ბაზარი 2023 წლისთვის 4,45 მილიარდ აშშ დოლარამდე გაიზრდება.
როგორც შევდივართ 2024 წელს, ML-სა და AI-ში ანომ. Aალიების გამოვლენა აგრძელებს თვალსაჩინო ზრდას და ინოვაციას. პროგნოზები მიუთითებს, რომ გლობალური ანომალიების გამოვლენის ბაზარი მზად არის მიაღ. Aწიოს განსაცვიფრებელ 26,51 მილიარდ აშშ დოლარს 2027 წლისთვის, რაც გამოწვეულია მყარი CAGR-ით 18,5%-ით 2022 წლ bzb directory იდან (წყარო: Grand View Research). ეს გაფართოება ძირითადად გამოწვეულია კრიტიკულ სექტორებში, როგორიცაა ჯანდაცვა, ფინანსები, წარმოება და IT უსაფრთხოება.
აღსანიშნავია, რომ სფერო
შესამჩნევი ტექნოლოგიური წინსვლის მოწმეა, ანომალიების გამოვლენის ღრმა სწავლის ალგორითმები, როგორიცაა ავტოენკოდერები და ერთი კლასის SVM-ები, რომლებიც აჩვენებენ პერსპექტიულ შესაძლებლობებს რთული ანომალიების იდენტიფიცირებაში. გარდა ამისა, Explainable AI (XAI) მატება იძენს იმპულსს, რაც მომხმარებლებს აძლევს გადამწყვეტ ინფორმაციას AI ანომალიის გამოვლენის მოდელების გადაწყვეტილების მიღების პროცესებში.
გარდა ამისა, edge computing-ის ინტეგრაცია ხელს უწყობს რეალურ დროში ქსელის ანომალიის გამოვლენას მონაცემთა წყაროზე, რაც სასიცოცხლო მახასიათებელია დროისადმი მგრძნობიარე აპლიკაციებისთვის. ეს ტენდენციები და სტატისტიკა ხაზს უსვამს ანომალიების გამოვლენის საინტერესო მოვლენებს.
ანომალიების გამოვლენის სისტემა არის ტექნიკა, რათა აღმოაჩინოს უჩვეულო მოვლენები ან დაკვირვებები, რომლებიც სტატისტიკურად განსხვავდება დანარჩენისგან. ასეთი „ანომალიური“ ქცევა, როგორც წესი, მიუთითებს ისეთ საკითხებზე, როგორიცაა საკრედიტო ბარათის გაყალბება, წარუმატებელი სერვერის მანქანა, კიბერშეტევა და ა.შ. ანომალიების კლასიფიკაციისთვის შეიძლება გამოყენებულ იქნას სამი ზოგადი კატეგორია:
კოლექტიური ანომალია:
ანომალიის აღმოჩენა შესაძლებელია მონაცემთა ანომალიის გამოვლენის კოლექციის გამოყენებით
წერტილის ანომალია: ტოპს, რომელიც შესამჩნევად განსხვავდება მონაცემთა ნაკრებში დარჩენილი მონაცემებისგან, მოიხსენიება, როგორც წერტილოვანი ანომალია.
კონტექსტური ანომალია: დაკვირვება კვალიფიცირდება როგორც კონტექსტური ანომალია, თუ მისი კონტექსტი იწვევს მის ანომალიას.
ანომალიის გამოვლენა განსაზღვრავს საგნებს ან მოვლენებს, რომლებიც არ მიჰყვება მოსალოდნელ შაბლონს. ან სხვა ელემენტებს მონაცემთა ბაზაში, რომელთა აღმოჩენაც ადამიანთა ექსპერტს, როგორც წესი, არ შეუძლია. ასეთი ანომალიები, როგორც წესი, ითარგმნება ისეთ საკითხებში, როგორიცაა სტრუქტურული ხარვეზები, შეცდომები ან თაღლითობა.
რა არის ანომალიის გამოვლენა?
რა არის ანომალიის გამოვლენა
ანომალიის გამოვლენა არის უჩვეულო მოვლენის, ობიექტების ან საეჭვო დაკვირვებების მდებარეობის პროცესი, რომლებიც მკვეთრად განსხვავდება მოსალოდნელი ნიმუშებისგან. ანომალიების გამოვლენის ალგორითმები ამუშავებენ ნებისმიერ მეთოდს, რომელიც განსაზღვრავს მონაცემთა ნაკრების შორეულ ნაწილებს, იმ ელემენტებს, რომლებიც არ ეკუთვნის. ეს ანომალიები შეიძლება მიუთითებდეს ქსელის სპონტანურ აქტივობაზე, სენსორის გაუმართაობაზე ან ანალიზამდე მონაცემთა გაწმენდის აუცილებლობაზე. მონაცემთა ანომალიებს ასევე შეიძლება ეწოდოს გამონაკლისი, ხმაური, სიახლე და გამონაკლისი.
