anomaly detection

Üdvözlöm, Ön a anomaly detection szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a anomaly detection szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a anomaly detection szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a anomaly detection szóról tudni kell, itt található. A anomaly detection szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. Aanomaly detection és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.
part of a series on
machine learning
and data mining
paradigms
problems
clustering
dimensionality reduction
structured prediction
anomaly detection
artificial neural network
reinforcement learning
learning with humans
model diagnostics
mathematical foundations

Angol

Főnév

anomaly detection (tsz. anomaly detections)

  1. (informatika) Az anomaly detection (magyarul: anomáliadetektálás vagy rendellenesség-felismerés) a gépi tanulás és adatelemzés egyik területe, amelynek célja, hogy felismerje azokat az adatpontokat, amelyek lényegesen eltérnek a normál viselkedéstől.

Ezek az eltérések lehetnek:

  • hibás működés (pl. géphiba),
  • csalás (pl. bankkártyás visszaélés),
  • szokatlan viselkedés (pl. behatolás a rendszerbe),
  • vagy egyszerűen szokatlan minták, amelyeket érdemes megvizsgálni.


🧩 Példák a valós életből

Terület Anomália példája
Banki szektor Gyanús tranzakciók (nagy összeg, szokatlan időpont)
Kiberbiztonság Ismeretlen IP-címről való bejelentkezés
Gyártás Hibás szenzoradat, gép meghibásodása
Egészségügy Szokatlan EKG-mintázat
Logisztika Nem szokványos szállítási idő, útvonal


🎯 A cél

  • Rendellenes viselkedések automatikus azonosítása
  • Korai figyelmeztetés biztosítása
  • Csalás, hiba, támadás megelőzése
  • Tisztább adathalmaz létrehozása az elemzésekhez


🧪 Fő típusai

Típus Leírás
Point anomaly Egyetlen adatpont tér el (pl. extrém nagy érték)
Contextual anomaly Egy adatpont normális lehet, de nem adott környezetben (pl. 3 AM-es vásárlás)
Collective anomaly Több adat együtt szokatlan (pl. egy sor hibás szenzormérés)


⚙️ Módszertani megközelítések

1. Statikus módszerek

  • Átlag + szórás alapján: ha egy adat 3σ-nál nagyobb távolságra van → anomália
  • Eloszlásmodellek (pl. Gauss-eloszlás, z-score)

2. Felosztás-alapú (supervised)

  • Ha vannak címkézve rendellenes és normál példák → osztályozó (SVM, döntési fa, neurális hálózat)
  • Ritkán használható, mert kevés anomália van címkézve

3. Felkügyelet nélküli (unsupervised)

  • Feltételezzük, hogy a nagy többség normális, a ritka minták → rendellenesek
  • Példák: K-means, DBSCAN, PCA, autoencoderek

4. Rekonstrukció-alapú

  • Pl. Autoencoder: megtanulja a normál adatot, majd összehasonlítjuk a bemenetet és az újraépített kimenetet
  • Ha nagy a hiba → valószínűleg anomália

5. Sűrűség-alapú

  • Pl. Local Outlier Factor (LOF): megvizsgálja, mennyire „sűrű” a környezet
  • Ritka környezetben levő pont → gyanús


🧮 Egyszerű statisztikai példa

Tegyük fel, hogy a normál hőmérséklet 20 °C, szórása 1 °C.

Ha egy szenzor 25 °C-ot mér, az kb. 5 standard deviációnyira van → anomália.


📦 Népszerű algoritmusok

Algoritmus Rövid leírás
Isolation Forest Rekurzívan szeparálja a pontokat – anomáliák gyorsan „elszigetelődnek”
One-Class SVM Olyan döntési határt keres, amely elválasztja az adatokat a „semmitől”
Autoencoder Neurális háló, amely megtanulja újraépíteni az adatokat
LOF (Local Outlier Factor) Lokális sűrűség-alapú módszer
DBSCAN Sűrűség-alapú klaszterezés – a nem besorolható pontokat anomáliának tekinti


🛠️ Példa Pythonban: Isolation Forest

from sklearn.ensemble import IsolationForest
import numpy as np

X = np.random.normal(0, 1, (100, 2))  # normál adat
X = np.vstack(, ]])  # két anomália hozzáadása

model = IsolationForest(contamination=0.05)
model.fit(X)
labels = model.predict(X)  # -1 = anomália, 1 = normál

📈 Értékelés: hogyan tudjuk, hogy jó?

Metrika Jelentés
Precision Az észlelt anomáliák közül hány volt valóban az
Recall A tényleges anomáliák hány százalékát találtuk meg
F1-score A kettő harmonikus átlaga
ROC-AUC Klasszifikáló teljesítmény összesítve
Reconstruction Error Autoencoder esetén hibamérés


✅ Előnyök

  • 🕵️‍♀️ Csalás, támadás, hiba előrejelzése
  • 📉 Nincs szükség sok címkézett adatra (unsupervised módszerekkel)
  • 🔍 Ritka és értékes minták megtalálása
  • 🤖 Automatizálható monitorozás, karbantartás


⚠️ Hátrányok

  • ⚖️ Erősen kiegyensúlyozatlan adatok → nehéz tanítás
  • 🧠 Túl sok anomália → az algoritmus nem tanul jól
  • 🎯 Nehezen definiálható, mi az anomália – szubjektív lehet
  • ⏱️ Nagy adathalmaznál lassú lehet (pl. sűrűség-alapú módszerek)


🧾 Összefoglalás

Tulajdonság Részletek
Definíció Ritka vagy szokatlan viselkedések automatikus észlelése
Típusok Pontszerű, kontextusfüggő, kollektív
Fő megközelítések Statisztikai, gépi tanulás, rekonstrukció-alapú, sűrűség-alapú
Alkalmazás Csalásdetektálás, szenzorhiba, kiberbiztonság
Előny Felügyelet nélküli tanulás is lehetséges
Kihívás Kevés anomália, sok zaj, nehéz validáció


További információk

Enciclo
Wikious
Sapientia
Scientia
Boobota
Anandapedia
Sagapedia
Wikithot