TG Telegram Group & Channel
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований | United States America (US)
Create: Update:

🔺 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:

1️⃣ известные валидные диапазоны значений (например, «датчик не может показывать ниже 0»),
2️⃣ примеры аномалий или нормальных состояний, собранные вручную,
3️⃣ логические 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.


Библиотека собеса по Data Science

🔺 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:

1️⃣ известные валидные диапазоны значений (например, «датчик не может показывать ниже 0»),
2️⃣ примеры аномалий или нормальных состояний, собранные вручную,
3️⃣ логические 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.


Библиотека собеса по Data Science
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2


>>Click here to continue<<

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований




Share with your best friend
VIEW MORE

United States America Popular Telegram Group (US)