#Machine_Learning
#Anomaly_Detection
@Data_ML | دیتاساینس و ماشین لرنینگ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5👌2🔥1
تشخیص ناهنجاری اشاره به تکنیکها و روشهایی داره که در اونها دادههایی که از الگوهای معمول متفاوت هستن، شناسایی میشن.
هدف اصلی از تشخیص ناهنجاری، شناسایی دادهها یا رویدادهایی هست که از الگوهای معمول یا مورد انتظار منحرف هستن. این کار به دلایل زیر انجام میتونه انجام شه:
#Machine_Learning
#Anomaly_Detection
@Data_ML | دیتاساینس و ماشین لرنینگ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤4🔥1
هر دو برای شناسایی و فیلتر کردن ناهنجاریها هستن اما اهداف و روششناسیهای متفاوتی دارن.
#Machine_Learning
#Anomaly_Detection
@Data_ML | دیتاساینس و ماشین لرنینگ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤3👌1
روشهای آماری یکی از سنتیترین رویکردها در تشخیص ناهنجاری هستن. این روشها بر پایه مدلسازی توزیع دادههای نرمال و شناسایی دادههایی که با این توزیع سازگار نیستن، عمل میکنن. بعضی از روشهای آماری شامل نمونههای زیر میشن:
این روشها دادههای ناهنجار رو با توجه به فاصلهشون از بقیه دادهها تشخیص میدن. الگوریتم K-نزدیکترین همسایه (K-NN) یکی از معروفترین روشهای این گروهه. دادههایی که فاصله زیادی با K همسایه نزدیکشون دارن، به عنوان ناهنجاری شناسایی میشن.
روشهای مبتنی بر چگالی مثل DBSCAN و OPTICS، دادههایی که در نواحی با چگالی پایین قرار دارن رو به عنوان ناهنجاری در نظر میگیرن. این روشها برای دادههایی با توزیعهای مختلف کاربرد دارن و نیازی به تعیین تعداد خوشهها ندارن.
شبکههای عصبی و یادگیری عمیق هم برای تشخیص ناهنجاری استفاده میشن. این روشها مخصوصا در دادههای پیچیده و با ابعاد بالا کارآمد هستن. بعضی از روشهای شبکههای عصبی شامل نمونههای زیر میشن:
#Machine_Learning
#Anomaly_Detection
@Data_ML | دیتاساینس و ماشین لرنینگ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6👌2👏1
#Machine_Learning
#Anomaly_Detection
@Data_ML | دیتاساینس و ماشین لرنینگ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5👍4👌3
یکی از روشهای موثر در تشخیص ناهنجاری، استفاده از الگوریتم iForest یا جنگل ایزوله است. iForest که مخفف Isolation Forest هست، یک الگوریتم مبتنی بر درخت تصمیم برای تشخیص ناهنجاریه.
این روش به جای تمرکز روی ساختن فهرستی از دادههای عادی، سعی در ایزوله کردن نمونههای ناهنجار داره. این کار با ساختن چندین درخت ایزوله و محاسبهی میزان طول مسیر ایزوله برای هر نمونه انجام میشه. نمونههایی که زودتر ایزوله میشن، احتمال دارن که ناهنجار باشن.
الگوریتم iForest با ایجاد یک جنگل از درختان ایزوله کار میکنه. هر درخت در این جنگل با استفاده از یک زیرمجموعهی تصادفی از دادهها ساخته میشه.
در هر گره از درخت، یک ویژگی به صورت تصادفی انتخاب میشه و یک مقدار شکاف (split value) هم به صورت تصادفی تعیین میشه تا دادهها رو به دو زیر مجموعه تقسیم کنه. این فرآیند تا رسیدن به ایزوله کردن نمونهها یا رسیدن به عمق مشخصی از درخت ادامه داره.
الگوریتم iForest در زمینههای مختلفی مثل تشخیص تقلب، سیستمهای توصیهگر، نظارت به سلامت شبکه، و تشخیص نقص در تولید استفاده میشه. همچنین کارایی بالا و نیاز کمی به منابع محاسباتی داره.
تعداد درختها (n_estimators) روی دقت تشخیص ناهنجاریها و عمق درخت (max_depth) روی قابلیت جداسازی ناهنجاریها و تعادل بین زمان اجرا و دقت تاثیر گذاره.
همچنین contamination برای تعیین سطح آستانهای که بر اساسش نمونهها به عنوان ناهنجار شناسایی میشن اهمیت داره.
#Machine_Learning
#Anomaly_Detection
@Data_ML | دیتاساینس و ماشین لرنینگ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍3👌2
کد زیر مدلی از الگوریتم Isolation Forest رو برای تشخیص ناهنجاریها در یک دیتاست مصنوعی آموزش میده.
- n_samples: تعداد نمونههایی که توسط
make_blobs
ایجاد میشن که در اینجا 300 نمونه در نظر گرفته شده.- centers: تعداد مراکزی که دادههای مصنوعی براساس اونها تولید میشن که در این مثال تنها یک مرکز وجود داره.
- cluster_std: انحراف معیاری که کنترل میکنه دادهها چقدر دور مرکز پخش شن. عدد کوچکتر باعث میشه دادهها نزدیکتر به هم و کمتر پراکنده باشن.
- np.random.uniform: برای ایجاد ناهنجاریها، از توزیع یکنواخت بین مقادیر 6- و 6 استفاده میکنه. تعداد این ناهنجاریها 20 تاست که در 2 بعد تولید میشن.
- n_estimators: تعداد درختهایی که در جنگل ایزوله (iForest) استفاده میشن.
- contamination: پارامتری که نشون میده چند درصد از دادهها رو میشه به عنوان ناهنجار در نظر گرفت.
import numpy as np
from sklearn.ensemble import IsolationForest
from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt
X, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=1, cluster_std=0.60, random_state=42)
X = np.concatenate([X, np.random.uniform(low=-6, high=6, size=(20, 2))])
clf = IsolationForest(n_estimators=100, contamination=0.1, random_state=42)
clf.fit(X)
y_pred = clf.predict(X)
print(y_pred)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred, cmap='Paired')
plt.title("Isolation Forest Anomaly Detection")
plt.xlabel("Feature 1")
plt.ylabel("Feature 2")
plt.show()
#Machine_Learning
#Anomaly_Detection
@Data_ML | دیتاساینس و ماشین لرنینگ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👌4❤2👍1🔥1
الگوریتم LOF (Local Outlier Factor) برای شناسایی دادههای ناهنجار در مجموعه دادههای بزرگ و پیچیده طراحی شده. LOF بر اساس مفهوم فاصله محلی (Local) بین نقاط کار میکنه.
این روش با مقایسه میزان جمعیت اطراف یک نقطه با همسایههاش، نقاط غیرعادی رو پیدا میکنه. اگه یک نقطه خیلی کمجمعیتتر از همسایههاش باشه، به عنوان نقطهای غیرعادی مشخص میشه.
۱. محاسبه فاصله برای هر نقطه: در مرحله اول برای هر نقطه در دادهها، فاصله تا k همسایهی نزدیکش محاسبه میشه.
۲. محاسبه تراکم محلی: با استفاده از فاصلههای محاسبه شده، تراکم محلی برای هر نقطه و همسایههاش محاسبه میشه.
۳. محاسبه فاکتور ناهنجاری: برای هر نقطه، نسبت تراکم محلی به میانگین تراکم محلی همسایههاش به عنوان فاکتور ناهنجاری محاسبه میشه.
#Machine_Learning
#Anomaly_Detection
@Data_ML | دیتاساینس و ماشین لرنینگ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤2🔥1
کد زیر مدلی از الگوریتم LOF رو برای تشخیص ناهنجاریها در یک دیتاست مصنوعی آموزش میده.
- n_neighbors: تعداد همسایگان برای محاسبه تراکم محلیه. تعداد بیشتر این مورد در دادههای با تراکم متغیر، دقت تشخیص ناهنجاری رو بهبود میده.
- algorithm: الگوریتم برای محاسبه فاصلههاست و auto به طور خودکار الگوریتم بهینه رو بر اساس دادهها انتخاب میکنه.
- leaf_size: این پارامتر در الگوریتمهای مبتنی بر درخت تاثیر داره و روی سرعت ساخت درخت و پرسوجوها تاثیر داره.
- metric: معیار فاصله برای محاسبه فاصلههاست. در اینجا، فاصله مینکوفسکی با p=2 که همون فاصله اقلیدسیه، استفاده شده.
- contamination: نسبت تقریبی ناهنجاریها در دادههاست. این مقدار کمک میکنه تا مدل تعداد نقاط ناهنجاری مورد انتظار رو تخمین بزنه.
- novelty: این پارامتر تعیین میکنه که آیا مدل باید برای تشخیص ناهنجاریها در دادههای جدید استفاده شه یا نه.
- n_jobs: این پارامتر تعیین میکنه که آیا باید از همه پردازندهها برای محاسبات استفاده کرد یا نه. با تنظیمش به منفی 1 ، تمام هستههای پردازنده موجود استفاده میشن، که سرعت محاسبات رو افزایش میده.
from sklearn.datasets import make_blobs
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor
X, _ = make_blobs(n_samples=200, centers=3, cluster_std=0.50, random_state=42)
X_outliers = np.random.uniform(low=-10, high=10, size=(15, 2))
X = np.r_[X, X_outliers]
lof = LocalOutlierFactor(n_neighbors=35, algorithm='auto', leaf_size=30, metric='minkowski', p=2, metric_params=None, contamination=0.1, novelty=False, n_jobs=-1)
y_pred = lof.fit_predict(X)
scores = lof.negative_outlier_factor_
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], color='k', s=3., label='Data points')
plt.scatter(X[y_pred == -1][:, 0], X[y_pred == -1][:, 1], edgecolor='r', facecolor='none', s=100, label='Predicted outliers')
plt.axis('tight')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()
#Machine_Learning
#Anomaly_Detection
@Data_ML | دیتاساینس و ماشین لرنینگ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍3👌2
شبکههای عصبی دارای توانایی بالایی برای یادگیری پیچیدگیها و الگوهای دادهها هستن تا بتونن تفاوتهای ظریف و غیرمعمولی که نشوندهنده ناهنجاری هستن رو تشخیص بدن.
شبکههای عصبی الهام گرفته از سیستم عصبی انسانن و از واحدهای پردازشیای شناخته شده به نام به نورونها تشکیل شدن. این نورونها در لایههای مختلف قرار میگیرن: لایه ورودی، لایه(های) پنهان، و لایه خروجی.
ناهنجاریها معمولاً به دو دسته تقسیم میشن: نقاط دورافتاده (Outliers) که در دادههای نمونه وجود دارن و الگوهای ناهنجار که در دنبالههای زمانی یا سریهای دادهای پدید میان.
شبکههای عصبی به دلیل تواناییهای برجسته در یادگیری ویژگیهای سطح بالا از دادهها از طریق ساختارهای لایهای پیچیده و توانایی پردازش غیرخطی، برای تشخیص ناهنجاریها بسیار مؤثر هستن.
این نوع شبکهها از سادهترین انواع شبکههای عصبی هستن که در اونها اطلاعات فقط در یک جهت از ورودی به خروجی حرکت میکنه. برای تشخیص ناهنجاری، میشه از شبکههای عصبی پیشرو استفاده کرد تا الگوهای معمولی رو یاد بگیرن و بعد دادههای جدید که با این الگوهای یادگرفتهشده تطابق ندارن رو به عنوان ناهنجاری شناسایی کنن.
شبکههای عصبی کانولوشنی بیشتر برای پردازش تصویر و ویدئو استفاده میشن و برای تشخیص ناهنجاری در دادههای تصویری کاربرد دارن. CNNها امکان یادگیری ویژگیهای سطح بالا از تصاویر رو دارن و میتونن تفاوتهای ریزی که ممکنه نشوندهنده ناهنجاری باشن رو تشخیص بدن.
برای دادههای سری زمانی یا هر نوع دادهای که ترتیب زمانی اهمیت داره، شبکههای عصبی بازگشتی مناسبن. RNNها میتونن وابستگیهای طولانیمدت رو در دادهها یاد بگیرن و برای تشخیص ناهنجاریهایی که در طول زمان رخ میدن، موثرن.
خودرمزنگارها نوعی شبکه عصبی هستن که برای کاهش بعد دادهها و یادگیری نمایشهای کم بعد از دادهها کاربرد دارن. در تشخیص ناهنجاری، Autoencodersها میتونن به یادگیری نمایش دادههای معمولی و بازسازیشون بپردازن. دادههایی که به خوبی بازسازی نمیشن، احتمال ناهنجار بودن دارن.
الگوریتم GAN میتونه برای ایجاد نمونههای دادهای شبیه به دادههای اصلی آموزش داده شه و بعد برای شناسایی نمونههایی که توسط مدل مولد قابل تولید نیستن به عنوان ناهنجاری استفاده شه. این روش برای تشخیص ناهنجاریهایی که کمتر رخ میدن، مفیده.
با استفاده از اصول یادگیری تقویتی، مدلها در محیطهای پویا برای شناسایی ناهنجاریها به صورت دینامیک (یادگیری مداوم و تطبیقپذیری مدلهای یادگیری ماشین با دادههای جدید و تغییرات. مدلها در این رویکرد، به طور پیوسته خودشون رو بر اساس بازخورد و اطلاعات تازه بهروزرسانی میکنن و بهبود میدن.) آموزش ببینن. این روش برای سیستمهایی که به صورت Real-Time کار میکنن، مثل سیستمهای نظارتی و امنیتی، کاربرد داره.
یکی از بزرگترین چالشها در استفاده از شبکههای عصبی برای تشخیص ناهنجاری، تعادل بین حساسیت (Sensitivity) و ویژگی (Specificity) هست. یک شبکه بیش از حد حساس ممکنه نرخ بالایی از هشدارهای کاذب ایجاد کنه، در حالی که یک شبکه کم حساسیت ناهنجاریهای مهم رو نادیده میگیره.
راهکارهایی مثل تنظیم دقیق پارامترها، استفاده از دادههای آموزشی با کیفیت بالا و رویکردهای یادگیری تقویتی به بهبود عملکرد شبکههای عصبی در تشخیص ناهنجاری کمک میکنن.
#Machine_Learning
#Anomaly_Detection
@Data_ML | دیتاساینس و ماشین لرنینگ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4👌4❤1
یادگیری فعال در تشخیص ناهنجاری به مدل اجازه میده تا برای بهبود عملکردش، دادههایی رو که از نظر اطلاعاتی مفیدن، به صورت انتخابی جمعآوری یا برچسبگذاری کنه. این رویکرد به کاهش نیاز به برچسبهای دستی و بهبود کشف ناهنجاریها کمک میکنه.
#Machine_Learning
#Anomaly_Detection
@Data_ML | دیتاساینس و ماشین لرنینگ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4👌3👏2
تشخیص ناهنجاری کاربردهای متنوعی در صنایع مختلف داره. بیایین به کاربردهاش در چند حوزه مهم نگاهی بندازیم.
این کاربردها نشوندهنده تنوع و اهمیت بالای تشخیص ناهنجاری در تأمین امنیت و بهینهسازی عملیات در صنایع مختلفه. با پیشرفت فناوری و تجزیه و تحلیل دادهها، میشه انتظار داشت که کاربرد تشخیص ناهنجاری همچنان در حال گسترش باشه و به شکلگیری سیستمهای هوشمندتر و ایمنتر کمک کنه.
#Machine_Learning
#Anomaly_Detection
@Data_ML | دیتاساینس و ماشین لرنینگ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤3👌3
در این بلاگ، به طور جامع به بررسی و تحلیل تشخیص ناهنجاری در یادگیری ماشین پرداخته شده و میتونه منبع کاملی برای یادگیری این موضوع باشه.
#Machine_Learning
#Anomaly_Detection
@Data_ML | دیتاساینس و ماشین لرنینگ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4👏3❤2
#Weekend
#Machine_Learning
#Anomaly_Detection
@Data_ML | دیتاساینس و ماشین لرنینگ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6🔥2👏2