Einführung in die KI-Anomalieerkennung
Die KI-gestützte Anomalieerkennung identifiziert ungewöhnliche Datenmuster und verbessert die Genauigkeit im Vergleich zu herkömmlichen Methoden. KI zur Anomalieerkennung passt sich an komplexe, sich entwickelnde Daten an und behebt Systembeschränkungen.
In Branchen wie dem Finanzwesen, dem Gesundheitswesen und der Cybersicherheit eingesetzt, hilft KI zur Anomalieerkennung dabei, Betrug zu erkennen, frühzeitig Diagnosen zu stellen und Abläufe zu optimieren, indem sie präzise Einblicke in Echtzeit bietet.
Was ist Anomalieerkennung?
Anomalieerkennung ist der Prozess der Identifizierung von Mustern oder Verhaltensweisen in Daten, die erheblich von den erwarteten Normen abweichen. Diese Technik wird häufig in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Betrugserkennung, Netzwerksicherheit und Fertigung, um ungewöhnliche Ereignisse oder Trends zu erkennen, die auf potenzielle Probleme hinweisen können.
KI-basierte Anomalieerkennung wird zunehmend eingesetzt, um die Präzision der Identifizierung von Ausreißern in großen Datensätzen zu verbessern. Laut IBMs Leitfaden zur Anomalieerkennung ist sie entscheidend für die Verbesserung der vorausschauenden Wartung und die Optimierung der Betriebseffizienz in Branchen wie dem Gesundheits- und Finanzwesen.
Die Rolle der KI bei der Anomalieerkennung
Künstliche Intelligenz (KI) verbessert die Anomalieerkennung, indem sie es Systemen ermöglicht, aus riesigen Datenmengen zu lernen und komplexe, versteckte Muster zu erkennen. Herkömmliche Methoden haben möglicherweise Schwierigkeiten mit großen Datensätzen oder sich entwickelnden Anomalien. Die Fähigkeit der KI, sich an neue Informationen anzupassen, ermöglicht jedoch eine genauere und dynamischere Erkennung.
Forschungen des MIT unterstreichen die Rolle von KI bei der Verbesserung der Anomalieerkennung. Sie ermöglicht tiefere Einblicke und Echtzeitreaktionen, insbesondere in Kombination mit Machine-Learning-Modellen zur Anomalieerkennung. Mit KI können Branchen die Erkennung bisher unentdeckter Unregelmäßigkeiten verbessern.
Warum traditionelle Methoden nicht ausreichen
Herkömmlichen Methoden zur Anomalieerkennung, wie beispielsweise regelbasierten Systemen, fehlt oft die Flexibilität und Skalierbarkeit, die in der heutigen datengesteuerten Welt erforderlich ist. Diese Methoden sind nur begrenzt in der Lage, subtile oder sich im Laufe der Zeit entwickelnde Anomalien zu erkennen.
Laut Gartner-Studien reichen traditionelle Methoden zwar für einfachere Aufgaben aus, doch die adaptive Natur der KI-Anomalieerkennung übertrifft sie bei der Erkennung zunehmend komplexer und dynamischer Muster in modernen Datensätzen. Der Aufstieg der KI ermöglicht es Unternehmen, diese Lücken zu schließen und bietet deutlich mehr Präzision bei der Verarbeitung hochdimensionaler Daten und variabler Datentrends.
Wichtige Anwendungen und Branchen
Die KI-gestützte Anomalieerkennung findet Anwendung in zahlreichen Branchen, darunter im Gesundheitswesen, im Finanzwesen, in der Cybersicherheit und in der Fertigung.
Beispielsweise kann KI dabei helfen, potenziellen Betrug bei Finanztransaktionen zu erkennen oder ungewöhnliche Muster in medizinischen Daten zu erkennen, die für eine frühzeitige Diagnose und Intervention von entscheidender Bedeutung sind.
Forbes beschreibt, wie Branchen KI zur Anomalieerkennung nutzen, um die Betriebseffizienz zu steigern und die Sicherheit zu erhöhen, indem sie Probleme erkennen, bevor sie eskalieren. Mit KI können Unternehmen nicht nur Betrug erkennen, sondern auch Anomalien im Netzwerkverkehr feststellen und Geräteausfälle vorhersagen. Dadurch sparen sie Kosten und verbessern die Systemzuverlässigkeit.
Anomalien verstehen: Arten und Herausforderungen
KI-gestützte Anomalieerkennung ist unerlässlich, um unregelmäßige Muster in Daten zu identifizieren, die auf schwerwiegende Probleme hinweisen könnten. Mit dem Aufkommen von KI zur Anomalieerkennung ist die Erkennung dieser Ausreißer effizienter und präziser geworden, sodass Unternehmen proaktiv handeln können.
Das Erkennen von Anomalien erfordert jedoch das Verständnis unterschiedlicher Typen und die Überwindung von Herausforderungen wie Datenungleichgewichten und Anforderungen an die Echtzeitverarbeitung.
In diesem Abschnitt werden die verschiedenen Arten von Anomalien und die wichtigsten Herausforderungen bei ihrer Erkennung untersucht.
Was definiert eine Anomalie?
Eine Anomalie bezeichnet einen Datenpunkt oder ein Muster, das erheblich vom erwarteten Verhalten oder der erwarteten Verteilung abweicht. Diese Ausreißer können auf seltene oder schwerwiegende Ereignisse wie betrügerische Aktivitäten, Systemstörungen oder unvorhergesehene Marktveränderungen hinweisen.
Laut Data Science Central spielen Anomalien eine entscheidende Rolle bei der Identifizierung potenzieller Risiken oder Chancen in verschiedenen Bereichen. Die KI-basierte Anomalieerkennung ermöglicht die effiziente Identifizierung solcher Abweichungen und liefert in Echtzeit umsetzbare Erkenntnisse.
Arten von Anomalien
Nicht alle Anomalien sind gleich – und es ist wichtig, den Unterschied zu kennen. In diesem Abschnitt werden die drei wichtigsten Anomalientypen erläutert: Punktanomalien, bei denen es sich um einzelne Ausreißer handelt, die nicht in das Muster passen; Kontextanomalien, die vom Zeitpunkt oder den Umständen abhängen (denken Sie an ungewöhnlich hohen Webverkehr um 3 Uhr morgens); und kollektive Anomalien, bei dem eine Gruppe normal aussehender Datenpunkte zusammen etwas Ungewöhnliches signalisiert.
Das Verständnis dieser Unterschiede hilft Ihnen dabei, intelligentere und zuverlässigere KI-Systeme zu entwickeln, die das Wesentliche erfassen.
Im Folgenden analysieren wir die Herausforderungen der Anomalieerkennung in der Praxis und zeigen, wie Sie diese meistern können. Lesen Sie weiter, um Ihre Kenntnisse zu erweitern.
Punktanomalien
Quelle: Ein Beispiel für eine Punktanomalie – ResearchGate
Punktanomalien treten auf, wenn ein einzelner Datenpunkt erheblich von der Norm abweicht. Diese Anomalien sind leicht zu erkennen, wenn die Daten klar definiert und isoliert sind.
Wie in KDnuggets erwähnt, sind Punktanomalien die einfachste Form von Anomalien und werden häufig bei der Betrugserkennung oder Qualitätskontrolle beobachtet, insbesondere beim Einsatz von KI zur Anomalieerkennung.
Kontextuelle Anomalien
Quelle: Ein Beispiel für eine Kontextanomalie – ResearchGate
Kontextuelle Anomalien sind Datenpunkte, die in einem Kontext normal, in einem anderen jedoch abnormal sein können. Beispielsweise kann eine ungewöhnlich hohe Temperatur im Sommer normal, im Winter jedoch abnormal sein.
Laut Towards Data Science sind kontextuelle Anomalien oft schwieriger zu erkennen, da sie vom Kontext abhängen, in dem die Daten auftreten. KI zur Anomalieerkennung kann diese Komplexität bewältigen, indem sie den Kontext analysiert und sich entsprechend anpasst.
Kollektive Anomalien
Quelle: Ein Beispiel für kollektive Anomalie – ResearchGate
Kollektive Anomalien beziehen sich auf eine Gruppe von Datenpunkten, die zusammengenommen vom erwarteten Muster abweichen, wobei einzelne Punkte für sich genommen möglicherweise keine Anomalien darstellen. Diese Art von Anomalie findet sich häufig in Zeitreihendaten, bei denen die Abfolge der Ereignisse wichtiger ist als einzelne Vorkommnisse.
SpringerLink erklärt, wie wichtig kollektive Anomalien für die Erkennung von Trends in Bereichen wie der Erkennung von Cyberangriffen und Betrugsaufdeckung sind, die durch KI-basierte Anomalieerkennungssysteme verbessert werden.
Herausforderungen bei der Erkennung von Anomalien
Das Erkennen von Anomalien ist nicht immer einfach – und KI-Systeme stehen vor einigen ernsthaften Hürden. Erstens gibt es Datenungleichgewicht: Anomalien sind selten, was ihre genaue Erkennung erschwert. Dann kommt hohe Dimensionalität, wo zu viele Variablen das Bild trüben und selbst fortgeschrittene Modelle verwirren können. Schließlich ist der Druck von Echtzeiterkennung bedeutet, dass Ihr System schnell reagieren muss – keine zweite Chance.
Diese Herausforderungen können selbst die intelligenteste KI aus der Bahn werfen, wenn sie nicht richtig gemeistert werden.
Als Nächstes: Entdecken Sie die KI-Techniken, die diese Hindernisse überwinden und die Erkennung von Anomalien auf höchstem Niveau ermöglichen. Tauchen Sie ein!
Datenungleichgewicht
Eine große Herausforderung bei der Anomalieerkennung ist das Datenungleichgewicht. Anomalien sind im Vergleich zu normalen Vorkommnissen selten und daher schwer zu identifizieren. Wie im Azure-Blog von Microsoft erläutert, kann dieses Ungleichgewicht zu hohen Falsch-Positiv-Raten oder übersehenen Anomalien führen, insbesondere bei sensiblen Anwendungen wie der Cybersicherheit.
KI-Modelle, die für die Erkennung von Anomalien trainiert wurden, können dazu beitragen, dieses Ungleichgewicht zu mildern, indem sie effektiv sowohl aus normalen als auch aus abnormalen Daten lernen.
Hohe Dimensionalität
Eine hohe Dimensionalität, also das Vorhandensein vieler Merkmale in einem Datensatz, erschwert die Erkennung von Anomalien aufgrund des „Fluchs der Dimensionalität“. Wie in SpringerLink erwähnt, wird es mit zunehmender Anzahl von Dimensionen schwieriger zu definieren, was eine Anomalie darstellt, was zu potenziellen Ungenauigkeiten bei der Erkennung führt.
Fortschrittliche KI für Algorithmen zur Anomalieerkennung kann diese Herausforderungen effektiv bewältigen und die Genauigkeit der Erkennung subtiler Anomalien in hochdimensionalen Datensätzen verbessern.
Anforderungen an die Echtzeiterkennung
Viele Anwendungen erfordern eine Echtzeit-Anomalieerkennung, was zu Komplexitäten hinsichtlich Modellleistung, Skalierbarkeit und Effizienz führt. Die Notwendigkeit, Daten in Echtzeit zu verarbeiten und zu analysieren, erhöht den Druck auf Anomalieerkennungssysteme, insbesondere in Umgebungen wie Finanztransaktionen oder Netzwerksicherheit.
TechRadar erörtert, wie die Echtzeiterkennung eine erhebliche Belastung für Systeme darstellt und robuste, KI-gesteuerte Lösungen zur Anomalieerkennung erfordert, die eine schnelle Verarbeitung und Entscheidungsfindung ermöglichen.
Wie KI die Anomalieerkennung unterstützt
KI-gestützte Anomalieerkennung revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen Unregelmäßigkeiten in ihren Daten identifizieren und beheben. Durch die Nutzung der KI-gestützten Anomalieerkennung passen sich Machine-Learning-Modelle an neue Muster an und bieten so mehr Flexibilität und Präzision im Vergleich zu herkömmlichen regelbasierten Systemen.
Mit dem Aufkommen von Deep Learning und verschiedenen Lernansätzen macht KI die Anomalieerkennung skalierbarer und effizienter, insbesondere bei komplexen, hochdimensionalen Datensätzen.
In diesem Abschnitt werden die wichtigsten Unterschiede in den Techniken und die Rolle des Deep Learning bei der Weiterentwicklung der Anomalieerkennung untersucht.
Maschinelles Lernen vs. regelbasierte Anomalieerkennung
Die auf maschinellem Lernen basierende Anomalieerkennung basiert auf Algorithmen, die aus Daten lernen und sich im Laufe der Zeit anpassen können, um Muster zu erkennen, während regelbasierte Systeme vordefinierten Kriterien folgen, um Anomalien zu kennzeichnen.
Regelbasierte Systeme sind zwar für klar definierte Probleme einfach und effektiv, stoßen jedoch bei der Verarbeitung großer oder komplexer Datensätze an ihre Grenzen. KI-Modelle zur Anomalieerkennung, insbesondere solche, die auf maschinellem Lernen basieren, bieten den Vorteil, sich an neue Datenmuster anzupassen, ohne dass manuelle Aktualisierungen erforderlich sind.
Entsprechend arXivMaschinelles Lernen bietet mehr Flexibilität und Skalierbarkeit und eignet sich daher besser für dynamische Umgebungen, in denen sich die Art der Anomalien im Laufe der Zeit ändert.
Überwachte, unüberwachte und halbüberwachte Lernansätze
Die KI-gestützte Anomalieerkennung kann in drei Hauptansätze unterteilt werden: überwachtes, unüberwachtes und halbüberwachtes Lernen.
Beim überwachten Lernen wird das Modell anhand gekennzeichneter Daten trainiert, sodass es Anomalien auf der Grundlage von Vorwissen erkennen kann.
Beim unüberwachten Lernen hingegen sind keine gekennzeichneten Daten erforderlich, sondern es basiert auf der Erkennung von Mustern in Daten, die sich deutlich vom Rest unterscheiden.
Halbüberwachtes Lernen kombiniert beide Ansätze und nutzt einen kleinen Satz gekennzeichneter Daten und einen größeren Satz unüberwachter Daten. Eine Studie auf arXiv unterstreicht die wachsende Bedeutung unüberwachter und halbüberwachter Methoden in der KI zur Anomalieerkennung, insbesondere in Szenarien, in denen gekennzeichnete Daten knapp oder nicht verfügbar sind.
Die Rolle von Deep Learning bei der erweiterten Anomalieerkennung
Deep Learning hat bei der erweiterten Anomalieerkennung zunehmend an Bedeutung gewonnen, da es komplexe, hochdimensionale Daten verarbeiten und Muster erkennen kann, die bei herkömmlichen Methoden möglicherweise übersehen werden.
Deep-Learning-Modelle wie Autoencoder und rekurrente neuronale Netzwerke (RNNs) sind besonders effektiv bei der Erkennung von Anomalien in Zeitreihendaten und unstrukturierte Daten wie Bilder oder Text.
Untersuchungen von arXiv zeigen, dass Deep-Learning-Modelle herkömmliche Methoden deutlich übertreffen können, insbesondere bei der Erkennung subtiler und sich entwickelnder Anomalien in verschiedenen Bereichen wie Cybersicherheit und Betrugserkennung. Mit dem Aufkommen der KI-basierten Anomalieerkennung verändern diese Modelle Branchen, indem sie präzisere Erkenntnisse in Echtzeit liefern.
Kerntechniken und Algorithmen
Die KI-Anomalieerkennung nutzt verschiedene Techniken und Algorithmen, um ungewöhnliche Muster in Daten zu identifizieren. Durch die Kombination statistischer Methoden, Machine-Learning-Modelle und Deep-Learning-Ansätze macht KI die Anomalieerkennung präziser und skalierbarer. Hybridmodelle, die verschiedene Techniken integrieren, bieten eine verbesserte Leistung in komplexen Szenarien.
In diesem Abschnitt werden die wichtigsten Techniken zur Erkennung von KI-Anomalien sowie ihre Stärken und Anwendungen untersucht.
Statistische Methoden
Quelle: Anomalieerkennung mit Z-Score: Pick The Low Hanging Fruits – Mittel
Statistische Methoden zur Anomalieerkennung basieren auf der Annahme, dass normale Daten einer bestimmten statistischen Verteilung folgen. Anomalien werden erkannt, wenn Datenpunkte signifikant von dieser Verteilung abweichen. Gängige Techniken sind Z-Scores, Gaußsche Mischmodelle und Hypothesentests.
Einer Studie in arXiv zufolge sind statistische Methoden für einfachere Anwendungen nützlich, können jedoch bei hochdimensionalen oder nichtlinearen Daten Probleme bereiten, was ihre Wirksamkeit in komplexeren Szenarien einschränkt, in denen für eine höhere Genauigkeit KI zur Anomalieerkennung erforderlich ist.
Modelle für maschinelles Lernen
Isolationswald
Quelle: Was ist Isolation Forest? – GeeksforGeeks
Isolation Forest ist ein Machine-Learning-Modell, das Anomalien isoliert, anstatt normale Datenpunkte zu profilieren. Es ist besonders effektiv für hochdimensionale Datensätze, da es Entscheidungsbäume erstellt, um Datenpunkte zu isolieren, die weit von der Norm abweichen.
Untersuchungen von arXiv zeigen die Effizienz von Isolation Forest bei Aufgaben zur Anomalieerkennung mit großen Datensätzen und spärlichen Merkmalen und machen es zu einem leistungsstarken Tool für die KI zur Anomalieerkennung.
Ein-Klassen-SVM
Quelle: One Class SVM (OC-SVM) – Mittel
Die One-Class Support Vector Machine (SVM) ist eine Variante des Standard-SVM-Algorithmus, die darauf trainiert ist, nur die normale Datenklasse zu erkennen. Sie legt eine Grenze um normale Daten und kennzeichnet alles außerhalb dieser Grenze als Anomalie.
Studien in SpringerLink zeigen, dass One-Class SVM in Situationen effektiv ist, in denen gekennzeichnete Daten begrenzt sind und Anomaliemuster weniger offensichtlich sind, insbesondere bei der Betrugserkennung und der KI zur Anomalieerkennung.
K-Means-Clustering
Quelle: K-Means-Clustering-Algorithmus – NVDIA
K-Means-Clustering ist ein unüberwachter Machine-Learning-Algorithmus, der ähnliche Datenpunkte gruppiert. Bei der Anomalieerkennung werden Punkte, die keinem Cluster angehören oder weit vom Schwerpunkt ihres Clusters entfernt sind, als Anomalien identifiziert.
Laut einer Studie auf arXiv eignet sich K-Means für Anwendungen mit klaren Gruppierungen in den Daten, kann aber bei komplexen oder überlappenden Clustern Probleme bereiten. Es wird häufig in der KI zur Anomalieerkennung für Clustering-Aufgaben im Data Mining eingesetzt.
Autoencoder
Quelle: Autoencoder im maschinellen Lernen – GeeksforGeeks
Autoencoder sind neuronale Netzwerkarchitekturen für unüberwachtes Lernen. Sie komprimieren Eingabedaten in eine niedrigdimensionale Darstellung und rekonstruieren diese anschließend. Anomalien werden durch Messung des Rekonstruktionsfehlers erkannt, wobei hohe Fehler auf potenzielle Anomalien hinweisen.
Forschungsergebnisse von arXiv unterstreichen die Wirksamkeit von Autoencodern bei der Erkennung von Anomalien in hochdimensionalen Daten wie Bildern und Sensordaten, was sie für die KI-Anomalieerkennung in komplexen Datensätzen von unschätzbarem Wert macht.
Deep Learning-Ansätze
LSTMs zur Erkennung von Zeitreihenanomalien
Quelle: Das Framework des LSTM-basierten Ansatzes zur Anomalieerkennung – ResearchGate
Long Short-Term Memory Networks (LSTMs) sind eine Art rekurrentes neuronales Netzwerk (RNN), das für die Verarbeitung sequenzieller Daten entwickelt wurde und sich daher ideal für die Erkennung von Zeitreihenanomalien eignet. LSTMs können langfristige Abhängigkeiten erlernen und zeitliche Anomalien erkennen, die mit herkömmlichen Methoden nur schwer zu erkennen wären.
Eine Studie in arXiv betont die starke Leistung von LSTMs in Anwendungen wie Börsenanalysen und vorausschauender Wartung und demonstriert das Potenzial von KI für die Anomalieerkennung in dynamischen Datenumgebungen.
GANs zur synthetischen Anomalieerkennung
Quelle: Architektur von GANs und ihre Hauptfunktionen – ResearchGate
Generative Adversarial Networks (GANs) werden zur synthetischen Anomalieerkennung eingesetzt, indem sie realistische Datenverteilungen generieren und Anomalien durch das Diskriminatornetzwerk erkennen. GANs sind besonders nützlich bei der Generierung synthetischer Daten für das Training von Anomalieerkennungsmodellen, wenn reale Daten knapp oder schwer zu beschaffen sind.
Einer Studie in arXiv zufolge haben GANs bei der Anomalieerkennung vielversprechende Ergebnisse gezeigt, insbesondere in Branchen wie der Cybersicherheit und der Betrugserkennung, in denen KI zur Anomalieerkennung immer wichtiger wird.
Hybridmodelle für verbesserte Genauigkeit
Hybridmodelle kombinieren mehrere Algorithmen, um die Stärken verschiedener Techniken zu nutzen und die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern.
Beispielsweise kann die Kombination von Modellen des maschinellen Lernens mit statistischen Methoden oder Deep-Learning-Ansätzen eine robustere und genauere Anomalieerkennung ermöglichen, insbesondere bei komplexen Datensätzen.
Untersuchungen von SpringerLink zeigen, dass Hybridmodelle Einzelmodellansätze häufig übertreffen, da sie die Generalisierung verbessern und Fehlalarme reduzieren. Dadurch eignen sie sich ideal für groß angelegte Anwendungen und fortschrittliche KI-Systeme zur Anomalieerkennung.
Reale Anwendungen der KI-Anomalieerkennung
KI-gestützte Anomalieerkennung verändert Branchen, indem sie fortschrittliche Lösungen zur Erkennung ungewöhnlicher Muster und potenzieller Risiken bietet. Von der Cybersicherheit bis zum Gesundheitswesen wird KI eingesetzt, um Betrug zu erkennen, Systemunregelmäßigkeiten zu überwachen und die Entscheidungsfindung in verschiedenen Sektoren zu verbessern.
In diesem Abschnitt werden die realen Anwendungen der KI-Anomalieerkennung und ihre Verbesserung von Effizienz und Sicherheit untersucht.
Cybersicherheit: Betrug und Eindringlinge erkennen
Quelle: KI-Anomalieerkennung: Schutz von Systemen und Daten – Medium
Die KI-basierte Anomalieerkennung ist in der Cybersicherheit von entscheidender Bedeutung, um durch die Analyse des Netzwerkverkehrs, des Benutzerverhaltens und der Systemprotokolle Betrug und Eindringversuche zu identifizieren.
KI-Modelle zur Anomalieerkennung, insbesondere solche, die auf maschinellem Lernen basieren, können in Echtzeit ungewöhnliche Muster erkennen, die auf Cyberangriffe wie Malware oder unbefugten Zugriff hinweisen können.
Laut arXiv werden KI-Modelle zunehmend zum Erkennen komplexer Angriffe eingesetzt, die mit herkömmlichen Methoden möglicherweise übersehen werden. Dadurch wird die Bedrohungserkennung verbessert und die Anzahl falscher Positivmeldungen in Echtzeitumgebungen reduziert.
Gesundheitswesen: Erkennen medizinischer Anomalien
Quelle: Anomalieerkennung in Daten zur Überwachung endemischer Krankheiten mithilfe maschineller Lerntechniken – MDPI
Im Gesundheitswesen kann die KI-gestützte Anomalieerkennung ungewöhnliche medizinische Muster in Patientendaten identifizieren, beispielsweise auffällige Testergebnisse oder seltene Krankheiten. Diese Systeme können medizinischem Fachpersonal helfen, Erkrankungen wie Krebs oder Herzprobleme schnell zu erkennen, bevor sie kritisch werden.
Eine Studie in PubMed unterstreicht die Bedeutung der Anomalieerkennung in der medizinischen Bildgebung und Diagnostik. Sie trägt dazu bei, Anomalien zu identifizieren, die von menschlichen Ärzten übersehen werden könnten, und verbessert so letztlich die Behandlungsergebnisse der Patienten.
Finanzen: Verhinderung betrügerischer Transaktionen
Quelle: Aufdeckung von Bankbetrug: Die Macht des maschinellen Lernens und der erklärbaren KI (XAI) bei unausgewogenen Daten entfesseln – MDPI
KI wird im Finanzwesen zunehmend eingesetzt, um betrügerische Aktivitäten, wie etwa nicht autorisierte Transaktionen, Geldwäsche oder Kreditkartenbetrug. Modelle für maschinelles Lernen werden trainiert, um das typische Verhalten von Benutzern zu erkennen und Ausreißer als potenziellen Betrug zu kennzeichnen.
Untersuchungen in arXiv zeigen, wie die KI-basierte Anomalieerkennung die Betrugserkennung verbessert, indem sie sich an veränderte Transaktionsmuster anpasst, das Risiko finanzieller Verluste verringert und die Sicherheit in Banksystemen erhöht.
Fertigung: Vorausschauende Wartung und Fehlererkennung
Quelle: Anomalieerkennung für Fertigungssysteme auf Basis von Sensordaten – Einblicke in zwei anspruchsvolle reale Produktionsumgebungen – MDPI
In der Fertigung hilft die Anomalieerkennung, Geräteausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten, indem sie Daten von Sensoren und Maschinen analysiert. KI-Modelle können Muster erkennen, die auf potenzielle Ausfälle hinweisen, und ermöglichen so rechtzeitige Wartung und Reduzierung von Ausfallzeiten.
Einer Studie von SpringerLink zufolge verbessert die vorausschauende Wartung durch KI-gestützte Anomalieerkennung die Betriebseffizienz, verlängert die Lebensdauer von Industrieanlagen und reduziert ungeplante Ausfallzeiten, wodurch die Produktionseffizienz gesteigert wird.
Netzwerksicherheit: Überwachung von Systemunregelmäßigkeiten
Quelle: Auf maschinellem Lernen basierende Erkennung von Netzwerkanomalien: Design, Implementierung und Evaluierung – MDPI
KI-gestützte Anomalieerkennung spielt eine entscheidende Rolle für die Netzwerksicherheit, indem sie die Systemleistung überwacht und Unregelmäßigkeiten im Netzwerkverkehr, in Serverprotokollen oder Kommunikationsprotokollen erkennt. Diese Systeme können Bedrohungen wie DDoS-Angriffe oder Netzwerkverletzungen schnell identifizieren.
Eine Studie von IEEE Xplore zeigt, wie KI-basierte Modelle in der Netzwerksicherheit die Erkennung bisher unentdeckter Anomalien verbessern, die Sicherheit kritischer Infrastrukturen erhöhen und Echtzeitreaktionen auf potenzielle Bedrohungen ermöglichen.
Aufbau eines KI-Anomalieerkennungssystems
Der Aufbau eines KI-Anomalieerkennungssystems erfordert sorgfältige Planung und die richtige Auswahl von Techniken, Datenquellen und Algorithmen. Durch den Einsatz der KI-Anomalieerkennung können Unternehmen Systeme entwickeln, die Ausreißer und abnormale Muster in verschiedenen Anwendungsfällen – von der Betrugserkennung bis zur vorausschauenden Wartung – effektiv identifizieren.
Dieser Abschnitt behandelt die wichtigsten Schritte zum Aufbau eines erfolgreichen KI-gestützten Anomalieerkennungssystems.
Ziele und Anwendungsfälle definieren
Der erste Schritt beim Aufbau eines KI-Anomalieerkennungssystems besteht in der Definition klarer Ziele und Anwendungsfälle. Das Verständnis des spezifischen Problems, beispielsweise Betrugserkennung, vorausschauende Wartung oder Netzwerksicherheit, ist für die Auswahl der geeigneten Techniken und Modelle unerlässlich.
Laut arXiv hilft ein gut definierter Anwendungsfall dabei, die Fähigkeiten des Systems an den Geschäftszielen auszurichten und sicherzustellen, dass das Modell relevante Anomalien im gegebenen Kontext genau erkennen kann, wodurch die Gesamtwirksamkeit der KI bei der Anomalieerkennung verbessert wird.
Auswahl der richtigen Datenquellen
Die Auswahl der richtigen Datenquellen ist entscheidend für das Training eines erfolgreichen Anomalieerkennungsmodells. Die Daten sollten für den identifizierten Anwendungsfall relevant sein und ausreichend Beispiele sowohl für normales als auch für anomales Verhalten enthalten.
Eine Studie von SpringerLink unterstreicht die Bedeutung der Einbeziehung unterschiedlicher Datentypen wie Zeitreihendaten, Sensordaten und Transaktionsdaten, um das gesamte Spektrum möglicher Anomalien im System zu erfassen. Der Erfolg der KI-Anomalieerkennung hängt von der Qualität und Vielfalt der zum Trainieren des Modells verwendeten Daten ab.
Datenvorverarbeitung und Feature Engineering
Datenvorverarbeitung und Feature Engineering sind wichtige Schritte beim Aufbau eines Anomalieerkennungssystems. In dieser Phase werden Rohdaten bereinigt und in ein Format umgewandelt, das vom Modell problemlos analysiert werden kann.
Techniken wie Normalisierung, Imputation fehlender Daten und Merkmalsauswahl sind unerlässlich, um die Modellleistung zu verbessern. Wie arXiv feststellt, stellt eine effektive Vorverarbeitung sicher, dass das Modell die relevantesten Muster lernt, Rauschen reduziert und die Genauigkeit der KI-Anomalieerkennung durch die Konzentration auf kritische Merkmale verbessert.
Auswahl der besten Algorithmen
Die Auswahl des richtigen Algorithmus hängt vom Datentyp, der Komplexität des Problems und den verfügbaren Rechenressourcen ab. Gängige Algorithmen umfassen statistische Methoden, Machine-Learning-Modelle (wie Isolation Forest und One-Class SVM) und Deep-Learning-Ansätze wie Autoencoder.
Eine Studie von arXiv legt nahe, dass Hybridmodelle, die mehrere Algorithmen kombinieren, oft bessere Ergebnisse liefern, indem sie die Stärken verschiedener Techniken nutzen und so robustere und skalierbarere KI-Systeme zur Anomalieerkennung bereitstellen.
Modelltraining, Validierung und Bereitstellung
Sobald das Modell ausgewählt ist, wird es im nächsten Schritt mit gekennzeichneten oder ungekennzeichneten Daten trainiert. Der Einsatz geeigneter Validierungstechniken, wie z. B. Kreuzvalidierung, ist unerlässlich, um die Leistung des Modells zu bewerten und Überanpassung zu vermeiden. Nach dem Training kann das Modell zur Echtzeit-Anomalieerkennung eingesetzt werden.
Laut SpringerLink stellen kontinuierliche Überwachung und regelmäßiges Neutraining des Modells sicher, dass es sich an neue Daten anpasst und im Laufe der Zeit eine hohe Erkennungsgenauigkeit beibehält. Dies macht es zu einer Schlüsselkomponente KI-gestützter Anomalieerkennungssysteme in realen Anwendungen.
Tools und Plattformen zur KI-Anomalieerkennung
Quelle: Microsoft, AWS, PyOD
Die KI-Anomalieerkennung wird durch den Einsatz spezialisierter Tools und Plattformen noch leistungsfähiger. Ob Cloud-basierte Lösungen für Skalierbarkeit, Open-Source-Bibliotheken für die individuelle Anpassung oder maßgeschneiderte Systeme – Unternehmen haben viele Möglichkeiten, maßgeschneiderte Lösungen zur Anomalieerkennung zu entwickeln.
In diesem Abschnitt werden die führenden Tools und Plattformen für die KI-gestützte Anomalieerkennung untersucht.
Cloud-basierte Lösungen
Cloudbasierte Lösungen bieten skalierbare und flexible Funktionen zur Anomalieerkennung bei minimalem Einrichtungs- und Wartungsaufwand. Große Cloud-Anbieter bieten spezialisierte Tools zur Anomalieerkennung für verschiedene Branchen an.
AWS-AnomalieerkennungAWS bietet einen robusten KI-Dienst zur Anomalieerkennung, der sich in andere AWS-Tools integrieren lässt und es Unternehmen ermöglicht, große Datensätze zu analysieren und Anomalien in Echtzeit zu erkennen. Laut AWS-Dokumentation wird dieser Dienst häufig zur Überwachung von Maschinendaten und zur Erkennung von Anomalien im Netzwerkverkehr, bei Transaktionen und IoT-Daten eingesetzt.
Azure-AnomalieerkennungMicrosoft Azure bietet einen KI-basierten Anomalieerkennungsdienst zur Erkennung von Unregelmäßigkeiten in Zeitreihendaten. Der Dienst ist vollständig verwaltet und erfordert nur minimale Einrichtung. Wie in Microsoft Azure beschrieben, wird dieser Dienst häufig für vorausschauende Wartung, IoT-Datenüberwachung und Finanzprognosen verwendet.
Google Cloud AI-Lösungen: Google Cloud bietet KI-Tools wie Cloud AI und AutoML zur Anomalieerkennung in verschiedenen Datentypen, einschließlich Zeitreihen- und Sensordaten. Laut Google CloudDiese Tools werden zur Anomalieerkennung in Bereichen wie Sicherheit, Gesundheitswesen und Einzelhandelsanalyse verwendet.
Open-Source-Bibliotheken und Frameworks
Für diejenigen, die eine stärkere Anpassung bevorzugen oder Anomalieerkennungssysteme von Grund auf neu erstellen möchten, bieten mehrere Open-Source-Bibliotheken leistungsstarke Tools zur Anomalieerkennung.
TensorFlow-AnomalieerkennungTensorFlow ist ein weit verbreitetes Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, das fortschrittliche Tools für den Aufbau von KI-Anomalieerkennungssystemen bietet. Die Anomalieerkennungsfunktionen von TensorFlow können große Datensätze und komplexe Modelle wie Autoencoder und tiefe neuronale Netzwerke verarbeiten. Forschungen in arXiv belegen die Effektivität von TensorFlow-basierten Modellen bei der Erkennung komplexer Anomalien in unstrukturierten Daten.
PyOD (Python-Ausreißererkennung): PyOD ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die eine breite Palette von Algorithmen zur Anomalieerkennung bietet, von klassischen statistischen Methoden bis hin zu Techniken des maschinellen Lernens. Wie in der PyOD-Dokumentation hervorgehoben, ist sie eine beliebte Bibliothek zum Aufbau skalierbarer KI-Systeme zur Anomalieerkennung, insbesondere bei der Arbeit mit hochdimensionalen Datensätzen.
Scikit-Learn zur Anomalieerkennung: Scikit-Learn ist eine weitere beliebte Python-Bibliothek, die verschiedene Machine-Learning-Algorithmen zur Anomalieerkennung bereitstellt, darunter One-Class SVM und Isolation Forest. Laut Scikit-Learn-Dokumentation, diese Bibliothek wird häufig für einfachere Aufgaben zur Anomalieerkennung verwendet, bei denen Benutzerfreundlichkeit und Interpretierbarkeit im Vordergrund stehen.
Maßgefertigte Lösungen vs. Standardlösungen
Bei der Entscheidung zwischen maßgeschneiderten Systemen und Standardlösungen müssen Unternehmen die spezifischen Anforderungen ihres Anwendungsfalls zur Anomalieerkennung berücksichtigen.
Maßgeschneiderte Systeme bieten mehr Flexibilität und ermöglichen maßgeschneiderte Modelle und Integrationen, erfordern jedoch mehr Zeit, Fachwissen und Ressourcen.
Standardlösungen hingegen bieten eine schnellere Implementierung und sind in der Regel einfacher zu warten. Allerdings fehlt ihnen möglicherweise die erforderliche Anpassung für komplexere oder speziellere Anwendungsfälle.
Laut arXiv entscheiden sich viele Unternehmen für hybride Ansätze, bei denen sie Standardtools zur allgemeinen Erkennung und benutzerdefinierte Lösungen für domänenspezifische Anomalien verwenden.
Bewertung der Leistung von KI-Modellen zur Anomalieerkennung
Quelle: Eine Studie zu Leistungsmetriken für die Anomalieerkennung basierend auf Betriebsdaten industrieller Steuerungssysteme – MDPI
Die Bewertung der Leistung von KI-Modellen zur Anomalieerkennung ist unerlässlich, um deren Wirksamkeit in realen Anwendungen sicherzustellen. Mithilfe der richtigen Leistungskennzahlen können Unternehmen die Genauigkeit und Effizienz ihrer Modelle beurteilen.
In diesem Abschnitt werden wichtige Kennzahlen, Kompromisse und häufige Fallstricke untersucht, die bei der Bewertung von KI-Anomalieerkennungssystemen zu berücksichtigen sind.
Wichtige Kennzahlen zur Messung der Genauigkeit
Die Bewertung der Leistung von Anomalieerkennungsmodellen ist entscheidend, um ihre Wirksamkeit in realen Anwendungen sicherzustellen. Zur Bewertung von Genauigkeit und Leistung werden häufig verschiedene Metriken verwendet.
Präzision, Recall, F1-Score
Präzision, Rückruf und F1-Score sind wichtige Messwerte zur Messung der Genauigkeit von Modellen zur Anomalieerkennung.
- Unter Präzision versteht man den Anteil der wahren positiven Vorhersagen an allen positiven Vorhersagen des Modells, während unter Recall der Anteil der tatsächlich korrekt identifizierten Anomalien verstanden wird.
- Der F1-Score ist der harmonische Mittelwert aus Präzision und Rückruf und bietet ein ausgewogenes Maß für die Modellleistung.
Laut arXiv sind diese Metriken besonders nützlich bei unausgewogenen Datensätzen, in denen Anomalien selten sind, was in der KI bei Aufgaben zur Anomalieerkennung häufig vorkommt.
ROC-Kurve und AUC
Die ROC-Kurve (Receiver Operating Characteristic) ist eine grafische Darstellung der Fähigkeit eines Modells, zwischen Klassen (normal vs. Anomalie) zu unterscheiden. Die Fläche unter der Kurve (AUC) ist ein Skalarwert, der die allgemeine Unterscheidungsfähigkeit des Modells darstellt.
Ein höherer AUC-Wert deutet auf eine bessere Modellleistung hin. Untersuchungen von IEEE Xplore unterstreichen die Bedeutung des AUC-Werts beim Vergleich verschiedener Modelle und der Auswahl des effizientesten Modells für KI-Aufgaben zur Anomalieerkennung, insbesondere bei der Arbeit mit vielfältigen und umfangreichen Datensätzen.
Kompromisse zwischen falsch positiven und falsch negativen Ergebnissen
Bei der Anomalieerkennung besteht häufig ein Kompromiss zwischen falsch positiven und falsch negativen Ergebnissen. Ein falsch positives Ergebnis liegt vor, wenn ein normaler Datenpunkt fälschlicherweise als Anomalie klassifiziert wird, während ein falsch negatives Ergebnis auftritt, wenn eine Anomalie übersehen wird.
Das ideale Modell minimiert beides, aber je nach Anwendung kann das eine Modell akzeptabler sein als das andere. Wie in SpringerLink erwähnt, hilft das Verständnis des spezifischen Anwendungsfalls bei der Entscheidung, welche Metrik priorisiert werden soll, insbesondere in sensiblen Anwendungen wie Betrugserkennung und Gesundheitswesen, wo die Minimierung falsch-negativer Ergebnisse entscheidend sein kann.
Häufige Fehler und wie man sie vermeidet
Bei der Bewertung von Modellen zur Anomalieerkennung gibt es mehrere häufige Fallstricke, die zu irreführenden Ergebnissen oder einer suboptimalen Leistung führen können.
Überanpassung
Überanpassung tritt auf, wenn ein Modell das Rauschen in den Trainingsdaten statt allgemeiner Muster lernt, was bei unbekannten Daten zu einer schlechten Leistung führen kann.
Um Überanpassung zu vermeiden, ist der Einsatz von Techniken wie Kreuzvalidierung und Regularisierung, wie von arXiv vorgeschlagen, entscheidend. Die Implementierung dieser Techniken stellt sicher, dass KI-Modelle zur Anomalieerkennung gut auf neue, unbekannte Daten generalisierbar sind und sich nicht zu sehr auf die Trainingsdaten spezialisieren.
Datenungleichgewicht ignorieren
Bei der Anomalieerkennung sind Anomalien oft deutlich seltener als normale Daten, was zu einem Datenungleichgewicht führt. Das Ignorieren dieses Ungleichgewichts kann dazu führen, dass das Modell überwiegend normale Daten vorhersagt, was zu einer geringen Trefferquote führt.
Techniken wie Oversampling, Undersampling oder die Verwendung spezieller Metriken wie ausgewogener Genauigkeit können dieses Problem entschärfen, wie in SpringerLink erläutert. Der Einsatz dieser Techniken stellt sicher, dass das Modell weiterhin empfindlich auf die Erkennung seltener Anomalien reagiert, was für die KI-Anomalieerkennung in Bereichen wie Betrugsprävention und Cybersicherheit von entscheidender Bedeutung ist.
Unzureichende Bewertung
Die Bewertung eines Modells anhand nur einer Metrik kann zu unvollständigen Schlussfolgerungen führen. Um ein umfassendes Verständnis der Modellleistung zu erhalten, ist die Verwendung einer Kombination von Metriken wichtig. Wie in arXiv erwähnt, stellt der Einsatz mehrerer Bewertungsmetriken sicher, dass das Modell in verschiedenen Szenarien effektiv funktioniert und reduziert das Risiko, kritische Anomalien in komplexen Datensätzen zu übersehen.
Zukünftige Trends bei der KI-Anomalieerkennung
Was hält die Zukunft für KI bei der Anomalieerkennung bereit?
Mit der Weiterentwicklung der KI-gestützten Anomalieerkennung verändern neue Trends wie selbstlernende Modelle, Edge-KI und erklärbare KI (XAI) die Art und Weise, wie Unternehmen Anomalien in Echtzeit erkennen. Die Integration KI-gestützter Automatisierung revolutioniert zudem Branchen und ermöglicht eine schnellere und präzisere Anomalieerkennung bei reduziertem menschlichen Eingriff.
In diesem Abschnitt werden die zukünftigen Trends bei der Erkennung von KI-Anomalien und ihre Auswirkungen auf verschiedene Sektoren hervorgehoben.
Der Aufstieg selbstlernender KI-Modelle
Selbstlernende KI-Modelle, auch bekannt als unüberwachte oder halbüberwachte Lernsysteme, gewinnen in der Anomalieerkennung an Bedeutung. Diese Modelle können aus unmarkierten Daten lernen und sich so an sich entwickelnde Muster anpassen, ohne dass ständiges menschliches Eingreifen erforderlich ist.
Untersuchungen von arXiv zeigen, dass selbstlernende Modelle für Branchen unerlässlich sind, in denen die Kennzeichnung großer Datenmengen unpraktisch ist, beispielsweise in der Betrugserkennung oder der Cybersicherheit. Der Aufstieg der selbstlernenden KI-Anomalieerkennung markiert einen Wandel hin zu autonomeren und flexibleren Systemen, die sich in Echtzeit an neue Daten anpassen können.
Edge-KI zur Echtzeit-Anomalieerkennung
Edge-KI bezeichnet den Einsatz von KI-Modellen zur Anomalieerkennung direkt auf Geräten oder Sensoren, anstatt auf Cloud-basierte Lösungen zurückzugreifen. Dies ermöglicht eine schnellere Anomalieerkennung in Echtzeit ohne die mit der Datenübertragung an zentrale Server verbundene Latenz. In Branchen wie der Fertigung, dem Gesundheitswesen und autonomen Fahrzeugen gewinnt Edge-KI zunehmend an Bedeutung, um Anomalien sofort zu erkennen.
Laut IEEE Xplore verbessert Edge-KI die Effizienz und verringert das Risiko von Sicherheitsverletzungen, indem Daten lokal analysiert und die Datenübertragung minimiert werden.
Erklärbare KI (XAI) in der Anomalieerkennung
Erklärbare KI (XAI) ist ein wachsender Trend in der Anomalieerkennung. Der Fokus liegt darauf, KI-Modelle für Nutzer transparent und interpretierbar zu machen. Mit zunehmender Komplexität von KI-Modellen wird das Verständnis ihrer Entscheidungsprozesse immer wichtiger, insbesondere in anspruchsvollen Bereichen wie dem Gesundheitswesen und dem Finanzwesen.
XAI-Techniken helfen Nutzern zu verstehen, warum eine bestimmte Anomalie erkannt wurde. Das stärkt das Vertrauen und ermöglicht bessere Entscheidungen. Eine Studie von arXiv erörtert, wie XAI die Anomalieerkennung verbessert, indem es Erklärungen für Modellergebnisse liefert. Dies ist besonders nützlich, wenn Modelle für kritische Entscheidungen in Anwendungen wie Betrugserkennung und Patientenüberwachung eingesetzt werden.
KI-gesteuerte Automatisierung und ihre geschäftlichen Auswirkungen
KI-gesteuerte Automatisierung der Anomalieerkennung dürfte Geschäftsabläufe transformieren, indem sie menschliche Eingriffe reduziert und eine schnellere und präzisere Problemerkennung ermöglicht. Die Automatisierung von Anomalieerkennungsprozessen kann zu Kosteneinsparungen, gesteigerter Betriebseffizienz und schnelleren Reaktionszeiten führen.
Im Bereich der Cybersicherheit beispielsweise kann die KI-basierte Anomalieerkennung Bedrohungen in Echtzeit selbstständig erkennen und eindämmen, wodurch die Abhängigkeit vom Sicherheitspersonal verringert wird.
Laut McKinsey & Company hat die KI-gesteuerte Automatisierung das Potenzial, Branchen zu revolutionieren, indem sie die Vorhersagefähigkeiten verbessert und ein proaktives Management von Anomalien anstelle bloßer reaktiver Maßnahmen ermöglicht.
Fazit und nächste Schritte
KI-gestützte Anomalieerkennung verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Unregelmäßigkeiten branchenübergreifend identifizieren und bewältigen. Durch den Einsatz von KI-gestützter Anomalieerkennung und fortschrittlichen Techniken des maschinellen Lernens können Unternehmen ihre Entscheidungsfindung verbessern und die betriebliche Effizienz steigern.
Im Zuge der Weiterentwicklung der KI werden die Möglichkeiten zur Anomalieerkennung durch die Integration selbstlernender Modelle, Edge Computing und erklärbarer KI weiter verbessert.
In diesem Abschnitt werden die wichtigsten Erkenntnisse, Schritte zur Implementierung der KI-Anomalieerkennung und zusätzliche Ressourcen für weiteres Lernen beschrieben.
Die wichtigsten Erkenntnisse
Die KI-gesteuerte Anomalieerkennung ist ein leistungsstarkes Tool zum Erkennen von Unregelmäßigkeiten und Ausreißern in verschiedenen Branchen, von der Cybersicherheit bis hin zum Gesundheitswesen und Finanzwesen.
Durch den Einsatz von maschinellem Lernen, Deep Learning und hybriden Modellen können Unternehmen komplexe Anomalien in Echtzeit erkennen und ihre Entscheidungsfindung verbessern. Mit der Weiterentwicklung der KI wird erwartet, dass selbstlernende Modelle, Edge Computing und erklärbare KI eine noch wichtigere Rolle bei der Verbesserung der Genauigkeit und Transparenz von Anomalieerkennungssystemen spielen werden.
Implementierung der KI-Anomalieerkennung in Ihrem Unternehmen
Die Implementierung von KI-Anomalieerkennung kann Ihre Geschäftsabläufe deutlich verbessern, indem sie potenzielle Probleme frühzeitig erkennt, Risiken reduziert und die Effizienz steigert. SmartDev ist spezialisiert auf die Bereitstellung maßgeschneiderter KI-Lösungen für Ihre spezifischen Bedürfnisse – von maßgeschneiderten Anomalieerkennungssystemen bis hin zur Nutzung cloudbasierter Plattformen für Skalierbarkeit.
Wenn Sie bereit sind, KI-gesteuerte Anomalieerkennung einzusetzen, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und die Betriebsstabilität zu verbessern, Kontaktieren Sie SmartDev noch heute für eine Beratung.
Zusätzliche Ressourcen für weiteres Lernen
Für diejenigen, die sich eingehender mit der Erkennung von KI-Anomalien befassen möchten, stehen verschiedene Ressourcen zur Verfügung, um Ihr Verständnis zu vertiefen:
- Bücher: „Hands-On Anomaly Detection with Python“ von MAA Awan ist eine großartige Ressource für praktische Anleitungen zum Erstellen von Anomalieerkennungsmodellen mit Python.
- Forschungsarbeiten: Erkunden Sie die neuesten Fortschritte bei der Anomalieerkennung anhand wissenschaftlicher Artikel auf arXiv.
- Online-Kurse: Plattformen wie Coursera und edX bieten Kurse zu maschinellem Lernen und Anomalieerkennung an, um Ihnen den Einstieg in die KI zu erleichtern.
Indem Sie tiefer in diese Ressourcen eintauchen, können Sie Ihr Wissen erweitern und über die neuesten Trends und Techniken zur KI-Anomalienerkennung auf dem Laufenden bleiben.
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Verweise
- Zhao, Z. (2017). Ein Beispiel für eine Punktanomalie. ResearchGate. https://www.researchgate.net/figure/An-example-of-a-point-anomaly_fig1_270274504
- Zhao, Z. (2017). Ein Beispiel für eine kontextuelle Anomalie. ResearchGate. https://www.researchgate.net/figure/An-example-of-a-contextual-anomaly_fig2_270274504
- Chakraborty, S. (26. Mai 2020). Anomalieerkennung mit Z-Score: Pflücken Sie die niedrig hängenden Früchte. Medium. https://medium.com/swlh/anomaly-detection-with-z-score-pick-the-low-hanging-fruits-ccd5ccccaee9
- GeeksforGeeks. (nd). Was ist Isolation Forest? GeeksforGeeks. https://www.geeksforgeeks.org/what-is-isolation-forest/
- Garima, M. (7. Juni 2021). Ein-Klassen-SVM (OC-SVM). Medium. https://medium.com/@mail.garima7/one-class-svm-oc-svm-9ade87da6b10
- NVIDIA. (nd). K-Mittel. NVIDIA. https://www.nvidia.com/en-us/glossary/k-means/
