Сравнение эффективности выявления аномалий алгоритмами машинного обучения без учителя

Системы машинного обучения и управления базами знаний
Авторы:
Гололобов Н. В. Павленко Е. Ю.
Аннотация:

В работе предложено применение рекуррентных нейронных сетей с архитекту-
рой LSTM для решения задач, связанных с выявлением аномальных экземпляров в наборах
данных, а также проведено сравнение эффективности предложенного метода с традицион-
ной техникой — методом опорных векторов для одного класса. В ходе исследования проведен
эксперимент и сформулированы критерии эффективности реализаций. Полученные таким
образом результаты позволили сделать соответствующие выводы о применимости рекур-
рентных нейронных сетей в задачах выявления аномальных экземпляров и выдвинуть пред-
ложения по дальнейшему развитию данного направления