👩‍🎓 برنامه آموزشی هفته: تشخیص ناهنجاری یا Anomaly Detection

🟠شنبه: هدف از تشخیص ناهنجاری

🔵یک‌شنبه: انواع تشخیص ناهنجاری

🟢دوشنبه: بررسی iForest با جزئیات

🔴سه‌شنبه: بررسی LOF با جزئیات

🟠چهارشنبه: شبکه‌های عصبی برای تشخیص ناهنجاری

🔵پنج‌شنبه: کاربردهای تشخیص ناهنجاری

🟢جمعه: جمع بندی

#Machine_Learning
#Anomaly_Detection

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👨‍🎓 هدف از تشخیص ناهنجاری

تشخیص ناهنجاری اشاره به تکنیک‌ها و روش‌هایی داره که در اونها داده‌هایی که از الگوهای معمول متفاوت هستن، شناسایی می‌شن.

🔵 هدف از تشخیص ناهنجاری

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:

🔵پیشگیری از خسارت: در حوزه‌هایی مثل تشخیص تقلب یا نظارت روی سلامت تجهیزات، تشخیص به موقع ناهنجاری‌ها از به وجود اومدن خسارت‌های جدی جلوگیری می‌کنه.

🔵بهبود امنیت: تشخیص حملات سایبری یا نفوذهای امنیتی اکثرا با شناسایی الگوهای ناهنجار در ترافیک شبکه انجام می‌شه.

🔵کیفیت داده: در تحلیل داده‌ها، حذف یا اصلاح داده‌های ناهنجار به افزایش دقت نتایج کمک می‌کنه.

🔵کشف دانش: بعضی اوقات ناهنجاری‌ها نشون‌دهنده کشفیات جدید یا فرصت‌های نوآوری هستن.

🔵بهینه‌سازی عملیاتی: تشخیص ناهنجاری به شناسایی نقاط ضعف و فرصت‌های بهبود در فرآیندهای عملیاتی کمک می‌کنه و این ویژگی در صنایع تولیدی و حمل‌ونقل کاربرد داره.

🔵مدیریت ریسک: در مدیریت مالی و بیمه، تشخیص ناهنجاری باعث شناسایی ریسک‌های احتمالی میشه و به شرکت‌ها امکان می‌ده تا استراتژی‌های مدیریت ریسک‌شون رو تنظیم و از ضررهای بزرگ جلوگیری کنن.

🔵بهینه‌سازی مصرف انرژی: در صنعت انرژی، تشخیص ناهنجاری برای شناسایی موارد هدر رفت انرژی کاربرد داره و باعث کاهش هزینه‌ها میشه.

🔵 روش‌های تشخیص ناهنجاری

🔵تشخیص ناهنجاری بر اساس نقاط دورافتاده: این روش‌ها به دنبال شناسایی داده‌هایی هستن که به شدت از مجموعه‌های داده اصلی منحرف شدن.

🔵تشخیص ناهنجاری بر پایه چگالی: در این روش، داده‌هایی که در نواحی با چگالی پایین‌تر قرار دارن به عنوان ناهنجار شناسایی می‌شن.

🔵تشخیص ناهنجاری بر اساس خوشه: داده‌هایی که به هیچ خوشه معناداری تعلق ندارن یا با فاصله زیادی از کلاسترهای اصلی قرار دارن.

#Machine_Learning
#Anomaly_Detection

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

💡تفاوت تشخیص ناهنجاری با حذف نویز چیه؟

هر دو برای شناسایی و فیلتر کردن ناهنجاری‌ها هستن اما اهداف و روش‌شناسی‌های متفاوتی دارن.

🔵 اهداف

🔵تشخیص ناهنجاری: شناسایی نقاط داده‌ای که به طور قابل توجهی از بقیه داده‌ها منحرف شدن.

🔵حذف نویز: از بین بردن نقاط داده‌ای تصادفی یا بدون اطلاعات که اکثرا به دلایلی مثل خطاهای اندازه‌گیری به وجود اومدن.

🔵 روش‌شناسی

🔵تشخیص ناهنجاری: از روش‌های آماری، مبتنی به فاصله یا یادگیری ماشین استفاده می‌کنه.

🔵حذف نویز: معمولاً از تکنیک‌های فیلتر کردن مثل میانگین‌های دوره‌ای یا میانگین مرکزی استفاده می‌کنه.

🔵 زمینه کاربرد

🔵تشخیص ناهنجاری: تشخیص تقلب مالی، امنیت شبکه، نظارت به تجهیزات و...

🔵حذف نویز: بسیار مهم در پیش‌پردازش داده‌های خام، متن‌های ساختار نیافته، یا تصاویر برای بهبود کیفیت سیگنال قبل از تجزیه و تحلیل‌های اصلی.

#Machine_Learning
#Anomaly_Detection

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👨‍🎓 انواع روش‌های تشخیص ناهنجاری

🔵 روش‌های آماری

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:

🔵نقطه دورافتاده با استفاده از Z-Score: این روش بر اساس محاسبه انحراف معیار و میانگین داده‌ها کار می‌کنه و داده‌هایی که از میانگین به اندازه‌ای مشخص دور هستن رو به عنوان نقطه دورافتاده شناسایی می‌کنه.

🔵تجزیه و تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA): PCA برای کاهش بعد داده‌ها و شناسایی الگوهای ناهنجاری در داده‌های کم‌بعد استفاده می‌شه.

🔵 روش‌های مبتنی بر فاصله

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

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

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:

🔵شبکه‌های عصبی خودرمزگذار (Autoencoders): Autoencoderها داده‌ها رو به یک فضای کم‌بعد تبدیل و سپس بازسازی‌شون می‌کنن. داده‌هایی که در فرایند بازسازی دارای خطای زیادی هستن، ناهنجار در نظر گرفته میشن.

🔵شبکه‌های متخاصم مولد (GANs): GANها از دو بخش، یکی مولد و یکی تمییز دهنده، استفاده می‌کنن. مولد داده‌های جعلی می‌سازه که تمییز دهنده نمی‌تونه تشخیص بده جعلی هستن یا واقعی. اگه تمییز دهنده به سادگی بفهمه داده‌ها جعلی هستن، این نوع داده‌ها رو ناهنجار تشخیص می‌ده.

#Machine_Learning
#Anomaly_Detection

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

💡مزایا و معایب روش‌های تشخیص ناهنجاری

🔵 روش‌های آماری

🔵مزایا: سادگی و قابل فهم بودن؛ کارایی در داده‌های کوچک.
🔵معایب: محدودیت در مواجهه با داده‌های پیچیده؛ حساسیت به تنظیمات پارامتر.

🔵 روش‌های مبتنی بر فاصله

🔵مزایا: انعطاف‌پذیری؛ سادگی پیاده‌سازی.
🔵معایب: هزینه محاسباتی بالا برای داده‌های بزرگ؛ حساسیت به انتخاب تعداد همسایگان (K).

🔵 روش‌های مبتنی بر چگالی

🔵مزایا: کارآمد در داده‌های با توزیع‌های مختلف؛ عدم نیاز به تعیین تعداد خوشه‌ها.
🔵معایب: پیچیدگی در تنظیم پارامترها؛ چالش‌ها در داده‌های بسیار بزرگ.

🔵 شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق

🔵مزایا: قابلیت کشف ویژگی‌های پیچیده و غیرخطی؛ انعطاف‌پذیری و قابلیت تعمیم.
🔵معایب: نیاز به حجم زیادی از داده برای آموزش؛ پیچیدگی محاسباتی و زمان آموزش طولانی.

#Machine_Learning
#Anomaly_Detection

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👨‍🎓 بررسی iForest با جزئیات

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.

🔵 نحوه کار iForest

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.

🔵 مزایای iForest

🔵الگوریتم iForest به دلیل نیاز کم به محاسبه و پیچیدگی زمانی خطی، برای داده‌های بزرگ بسیار کارآمده.

🔵نسبت به بقیه الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری، iForest نیاز به تنظیم کمتری از پارامترها داره.

🔵این الگوریتم می‌تونه انواع مختلفی از ناهنجاری‌ها رو بدون توجه به نوع توزیع داده‌ها تشخیص بده.

🔵 چالش‌ها و محدودیت‌ها

🔵با وجود اینکه iForest نیاز به تنظیم کمتری از پارامترها داره، اما انتخاب تعداد درخت‌ها و عمق درخت روی عملکردش تأثیر داره.

🔵در صورتی که ناهنجاری‌ها بسیار نزدیک به داده‌های عادی باشن، تشخیص‌شون سخت می‌شه.

🔵 کاربردها

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.

🔵 مهم‌ترین پارامترهای کد iForest

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

💡 قطعه کد الگوریتم iForest

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()

🖼 تصویر پست، خروجی قطعه کد می‌باشد.

#Machine_Learning
#Anomaly_Detection

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👨‍🎓 بررسی LOF با جزئیات

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.

🔵 چند مفهوم مهم در LOF

🔵تراکم محلی مشخص می‌کنه که اطراف یک نقطه چقدر شلوغ یا خلوته. این تراکم رو با نگاه کردن به فاصله بین یک نقطه و نقاط دیگه‌ای که نزدیکش هستن، می‌سنجیم.

🔵فرض کنید می‌خوایم بدونیم که اطراف یک نقطه خاص چقدر تراکم وجود داره. برای این کار، به k تا از نزدیک‌ترین همسایه‌هاش نگاه می‌کنیم. این k تا نقطه کمک می‌کنن تا درک بهتری از تراکم داشته باشیم.

🔵فاکتور ناهنجاری یک عدده که مشخص می‌کنه یک نقطه چقدر با بقیه نقاط اطرافش فرق داره. هر چقدر این عدد بزرگتر باشه، یعنی نقطه مدنظر خیلی با همسایه‌هاش فرق داره و احتمال ناهنجار بودن بالا می‌ره.

🔵 نحوه کار LOF

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.

🔵 نکات تکمیلی

🔵انتخاب k: انتخاب تعداد همسایگان k یک پارامتر کلیدی در LOF هست. انتخاب بیش از حد کوچک یا بزرگ k به تشخیص نادرست ناهنجاری‌ها منجر میشه.

🔵بهینه‌سازی محاسباتی: با توجه به نیاز به محاسبه فاصله‌ها و تراکم‌ها برای تعداد زیادی نقطه، بهینه‌سازی‌ محاسباتی با استفاده از مثلا KD-Tree به کاهش پیچیدگی زمانی کمک می‌کنه.

🔵مقابله با داده‌های چند بُعدی: در داده‌های با بُعد بالا، فاصله‌ی بین نقاط می‌تونه گمراه‌کننده باشه (Curse of Dimensionality). استفاده از روش‌های کاهش بُعد قبل از پیاده سازی LOF می‌تونه مفید باشه.

#Machine_Learning
#Anomaly_Detection

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

💡 قطعه کد الگوریتم LOF

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()

🖼 تصویر پست، خروجی قطعه کد می‌باشد.

#Machine_Learning
#Anomaly_Detection

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

👨‍🎓 شبکه‌های عصبی برای تشخیص ناهنجاری

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.

🔵 مفهوم شبکه‌های عصبی

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.

🔵 شبکه‌های عصبی در تشخیص ناهنجاری

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.

🔵شبکه‌های عصبی پیشرو (Feedforward Neural Networks)

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 (Convolutional Neural Networks - CNNs)

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.

🔵شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks - RNNs)

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.

🔵شبکه‌های عصبی خودرمزنگار (Autoencoders)

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.

🔵 تکنیک‌های پیشرفته در تشخیص ناهنجاری توسط NNs

🔵شبکه‌های متخاصم مولد (Generative Adversarial Networks, GANs)

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.

🔵یادگیری عمیق تقویتی (Deep Reinforcement Learning)

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.

🔵 چالش‌ها و راهکارها

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

💡نقش یادگیری فعال (Active Learning) در زمینه تشخیص ناهنجاری چطور می‌تونه باشه؟

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

👨‍🎓 کاربرد تشخیص ناهنجاری در دنیای واقعی

تشخیص ناهنجاری کاربردهای متنوعی در صنایع مختلف داره. بیایین به کاربردهاش در چند حوزه مهم نگاهی بندازیم.

🔵 مالی

🔵تشخیص تقلب کارت اعتباری: شناسایی تراکنش‌های غیرمعمول که احتمالاً تقلبی هستن.
🔵معاملات الگوریتمی: شناسایی معاملات یا شرایط بازار که عملکرد غیرعادی دارن.

🔵 فناوری اطلاعات و امنیت

🔵تشخیص نفوذ: تشخیص دسترسی‌های احتمالاً غیرمجاز یا فعالیت‌های مخرب در شبکه.
🔵نظارت بر سلامت سیستم: شناسایی بالقوه مشکلات سخت‌افزاری یا نرم‌افزاری با تشخیص انحرافات در معیارهای سیستم.

🔵 بهداشت و درمان

🔵تشخیص تقلب پزشکی: کمک به شناسایی ادعاهای بیمه‌ای تقلبی در بهداشت و درمان.
🔵نظارت بر بیمار: هشدار به متخصصان بهداشت در مورد انحرافات در نشانه‌های حیاتی یا رفتار بیمار.

🔵 بازاریابی

🔵تشخیص تقلب در تبلیغات: شناسایی و حذف تعاملات تبلیغاتی که توسط ربات‌ها ایجاد شدن.
🔵تحلیل رفتار مشتری: تعیین اقدامات غیرعادی که ممکنه نشون‌دهنده تقلب یا فعالیت غیر واقعی باشن.

🔵 کاربردهای صنعتی

🔵کنترل کیفیت تولید: تشخیص محصولات معیوب در خطوط تولید.
🔵نگهداری پیشگیرانه: کمک به شناسایی تجهیزاتی که احتمالاً دچار نقص می‌شن یا نیاز به توجه فوری دارن تا از خاموشی‌های برنامه‌ریزی نشده جلوگیری شه.

🔵 مخابرات

🔵تحلیل ترافیک شبکه: تشخیص نوسانات غیرعادی یا افت‌های داده که نشون‌دهنده مشکلات فنی یا حملات احتمالی هستن.

🔵 جغرافیا و نظارت بر محیط زیست

🔵نظارت مکانی: شناسایی ناهنجاری‌ها در تصاویر ماهواره‌ای یا داده‌های جغرافیایی. میشه از تشخیص ناهنجاری برای تشخیص فعالیت‌های غیرقانونی مثل معدن‌کاری غیرمجاز، قطع درختان یا گسترش شهرنشینی به صورت غیرقانونی استفاده کرد.

🔵 حمل و نقل

🔵نگهداری بزرگراه مبتنی بر ناهنجاری: تشخیص ناهنجاری‌هایی مثل چاله‌ها و گزارش‌شون برای تعمیر.

🔵 پردازش متن و گفتار

🔵تشخیص سرقت ادبی: شناسایی قطعات متنی که احتمالاً کپی شدن.
🔵فیلتر کردن هرزنامه: تشخیص الگوها یا محتویات غیرعادی در ایمیل‌ها یا پیام‌ها.

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

🧑‍🎓 مروری کامل بر تشخیص ناهنجاری در یادگیری ماشین

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.

🟢برای مطالعه بیشتر کلیک کنین:
👉📎 ctdrs.ir/ds0231

🟡ازتون دعوت می‌کنیم تا سوالات و نظرات‌تون رو در این بلاگ به اشتراک بگذارین تا ما فرصت پاسخگویی بهشون رو داشته باشیم.

#Machine_Learning
#Anomaly_Detection

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ

⏰ پست‌های هفته‌ای که گذشت رو این‌جا پیدا کنین!

🔺 آموزشی

🔵هدف از تشخیص ناهنجاری
👉🔗 https://t.me/data_ml/279

🔵انواع روش‌های تشخیص ناهنجاری
👉🔗 https://t.me/data_ml/283

🔵بررسی iForest با جزئیات
👉🔗 https://t.me/data_ml/286

🔵بررسی LOF با جزئیات
👉🔗 https://t.me/data_ml/289

🔵شبکه‌های عصبی برای تشخیص ناهنجاری
👉🔗 https://t.me/data_ml/292

🔵کاربرد تشخیص ناهنجاری در دنیای واقعی
👉🔗 https://t.me/data_ml/295

🔺 کوئیز

🔵کوییز شماره ۷۹: انواع ناهنجاری‌
👉🔗 https://t.me/data_ml/281

🔵کوییز شماره ۸۰: تکنیک برای کشف ناهنجاری‌های مبتنی بر تراکم
👉🔗 https://t.me/data_ml/284

🔵کوییز شماره ۸۱: محدودیت در استفاده از Isolation Forest
👉🔗 https://t.me/data_ml/287

🔵کوییز شماره ۸۲: مفهوم فاصله قابل دسترسی در LOF
👉🔗 https://t.me/data_ml/290

🔵کوییز شماره ۸۳: GANs در تشخیص ناهنجاری‌
👉🔗 https://t.me/data_ml/293

🔵کوییز شماره ۸۴: کاربرد تشخیص ناهنجاری
👉🔗 https://t.me/data_ml/296

🔺 نکته

🔵تفاوت تشخیص ناهنجاری با حذف نویز
👉🔗 https://t.me/data_ml/282

🔵مزایا و معایب روش‌های تشخیص ناهنجاری
👉🔗 https://t.me/data_ml/285

🔵قطعه کد الگوریتم iForest
👉🔗 https://t.me/data_ml/288

🔵قطعه کد الگوریتم LOF
👉🔗 https://t.me/data_ml/291

🔵نقش Active Learning در تشخیص ناهنجاری
👉🔗 https://t.me/data_ml/294

🔵بلاگ تشخیص ناهنجاری
👉🔗 https://t.me/data_ml/297

#Weekend
#Machine_Learning
#Anomaly_Detection

@Data_ML | دیتاساینس و ماشین‌ لرنینگ