Tandatangan isyarat untuk pengesanan anomali dalam sistem kuasa

1. Permohonan yang manakah boleh digunakan untuk pengesanan anomali?
2. Apakah ciri -ciri pengesanan anomali?
3. Bagaimana saya membolehkan pengesanan anomali?
4. Apakah jenis data pengesanan anomali?

Permohonan yang manakah boleh digunakan untuk pengesanan anomali?

Pyod adalah perpustakaan python sumber terbuka yang dibangunkan khusus untuk pengesanan anomali. Scikit-Learn adalah perpustakaan python sumber terbuka yang telah membina fungsi untuk memberikan pengesanan anomali tanpa pengawasan.

Apakah ciri -ciri pengesanan anomali?

Pengesanan anomali merujuk kepada masalah mencari corak dalam data yang tidak sesuai dengan tingkah laku yang diharapkan. Corak yang tidak sesuai ini sering dirujuk sebagai anomali, outlier, pemerhatian yang tidak disengajakan, pengecualian, penyimpangan, kejutan, keunikan, atau bahan cemar dalam domain aplikasi yang berbeza [2].

Bagaimana saya membolehkan pengesanan anomali?

Anda boleh mengaktifkan pengesanan anomali dengan memilih carta dan menambah pilihan "Cari Anomali" dalam anak tetingkap Analytics. Contohnya, mari kita lihat carta ini yang menunjukkan pendapatan dari masa ke masa. Menambah pengesanan anomali secara automatik memperkayakan carta dengan anomali dan julat nilai yang diharapkan.

Apakah jenis data pengesanan anomali?

Terdapat tiga kelas utama teknik pengesanan anomali: tanpa pengawasan, separa diselia, dan diselia. Pada asasnya, kaedah pengesanan anomali yang betul bergantung pada label yang ada dalam dataset.