Warning: preg_grep(): Compilation failed: quantifier does not follow a repeatable item at offset 142 in /var/www/tg-me/post.php on line 75 Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований | Telegram Webview: ds_interview_lib/992 -
🔺Как можно интегрировать экспертные знания в методы обнаружения аномалий на основе плотности
Хотя методы, основанные на оценке плотности, чаще всего являются полностью безнадзорными, в реальных задачах часто доступна частичная информация от экспертов. Это могут быть:
1️⃣известные валидные диапазоны значений (например, «датчик не может показывать ниже 0»), 2️⃣примеры аномалий или нормальных состояний, собранные вручную, 3️⃣логические правила или бизнес-ограничения.
🚩Как использовать эту информацию
1. Полунадзорная плотностная оценка — Задать «якорные» точки: явно указать, какие объекты точно нормальные, а какие — аномальные. Это влияет на локальные оценки плотности вокруг них.
2. Постобработка результатов модели — После работы алгоритма можно применять экспертные правила для фильтрации или повторной оценки найденных аномалий. Например, игнорировать точки, попавшие в известные допустимые диапазоны, даже если модель посчитала их подозрительными.
3. Обогащение признаков — Добавить признаки, отражающие экспертные соображения (например, флаги «значение превышает допустимый уровень»), которые помогут алгоритму выявлять аномалии более осознанно.
🔺Как можно интегрировать экспертные знания в методы обнаружения аномалий на основе плотности
Хотя методы, основанные на оценке плотности, чаще всего являются полностью безнадзорными, в реальных задачах часто доступна частичная информация от экспертов. Это могут быть:
1️⃣известные валидные диапазоны значений (например, «датчик не может показывать ниже 0»), 2️⃣примеры аномалий или нормальных состояний, собранные вручную, 3️⃣логические правила или бизнес-ограничения.
🚩Как использовать эту информацию
1. Полунадзорная плотностная оценка — Задать «якорные» точки: явно указать, какие объекты точно нормальные, а какие — аномальные. Это влияет на локальные оценки плотности вокруг них.
2. Постобработка результатов модели — После работы алгоритма можно применять экспертные правила для фильтрации или повторной оценки найденных аномалий. Например, игнорировать точки, попавшие в известные допустимые диапазоны, даже если модель посчитала их подозрительными.
3. Обогащение признаков — Добавить признаки, отражающие экспертные соображения (например, флаги «значение превышает допустимый уровень»), которые помогут алгоритму выявлять аномалии более осознанно.
Cryptoassets enthusiasts use this application for their trade activities, and they may make donations for this cause.If somehow Telegram do run out of money to sustain themselves they will probably introduce some features that will not hinder the rudimentary principle of Telegram but provide users with enhanced and enriched experience. This could be similar to features where characters can be customized in a game which directly do not affect the in-game strategies but add to the experience.
What is Telegram?
Telegram is a cloud-based instant messaging service that has been making rounds as a popular option for those who wish to keep their messages secure. Telegram boasts a collection of different features, but it’s best known for its ability to secure messages and media by encrypting them during transit; this prevents third-parties from snooping on messages easily. Let’s take a look at what Telegram can do and why you might want to use it.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us
