Anormallik Tespiti Nedir ve Şirketinize Nasıl Fayda Sağlayabilir?

Anormallik tespiti, yaklaşan trendleri rakiplerinizden önce belirlemenize yardımcı olabilir. Çevrimiçi mağaza trafiğini izleyerek sahte işlemleri işaretleyebilir ve halka açık yerlerdeki şiddeti tespit edebilir, böylece güvenlik ekibinize insanlar zarar görmeden müdahale etme şansı verir.

İlgili? Faaliyet sektörünüzdeki davranışsal sapmaları tespit etmek için özel olarak tasarlanmış özel yazılımlar oluşturmanıza ve entegre etmenize yardımcı olabilecek özel anormallik tespit şirketleri bulunmaktadır.

Peki anormallik tespiti nedir? O nasıl çalışır? Peki bunu şirketinizin süreçlerine ve iş akışlarına nasıl dahil edebilirsiniz?

İçeriğe Genel Bakış

• Anormallik tespiti nedir?
• Anormallik tespiti nasıl çalışır?
• Önemli anormallik algılama kullanım örnekleri
• Anormallik tespitine başlama
• ITRex anormallik tespitine nasıl yardımcı olabilir?

Anormallik tespiti nedir?

Anormallik tespiti, belirlenen temel çizgiden (örneğin, veri kümesinin standart davranışı) sapan veri noktalarını tespit etmek için bir şirketin verilerini analiz eden bir veri madenciliği türüdür. Bu aykırı değerler genellikle ekipmandaki teknik aksaklıklar, müşteri tercihindeki değişiklikler ve diğer anormallik türleri gibi olayları gösterir ve şirketlerin hasar meydana gelmeden önce harekete geçmesine olanak tanır.

Anomali nedir?

Anomali, tanıdık bir modelden sapan tutarsız bir veri noktasıdır. Her zaman önemli bir endişeyi temsil etmese de olası olayların tırmanmasını önlemek için araştırmaya değer. Örneğin, ürün satışlarındaki ani artış, başarılı bir pazarlama kampanyasının sonucu olabilir veya şirketlerin uyum sağlaması gereken trendlerde ve müşteri davranışlarındaki bir değişikliğe işaret edebilir.

İş verilerindeki anormallikler üç aykırı değer kategorisine ayrılır:

• Küresel aykırı değer , verilerin geri kalanından anormal derecede uzakta bulunan bir veri noktasıdır. Her ay banka hesabınıza 7.000$ yatırdığınızı varsayalım. Aniden 50.000 dolarlık bir transfer alırsanız, bu küresel bir aykırılık olur.
• Bağlamsal bir aykırı değer, aynı bağlamdaki verilerin geri kalanından sapar. Örneğin kışın genellikle kar yağan ve yazın havanın sıcak olduğu bir ülkede yaşıyorsanız, kışın yoğun kar yağışı olması normaldir. Ancak yaz aylarında kar yağışı yaşanması bağlamsal bir aykırılık olacaktır.
• Toplu aykırı değer , veri noktalarının bir alt kümesinin tüm veri kümesinden sapmasıdır. Örneğin, görünüşte alakasız birkaç ürünün satışlarında olağandışı düşüşler gözlemlerseniz, ancak daha sonra bunun bir şekilde bağlantılı olduğunu fark ederseniz, gözlemleriniz tek bir kolektif aykırı değerde birleştirilir.

Anormallik tespitinde neden yapay zekaya ihtiyacımız var?

Çoğu şirket, büyük miktarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerle uğraşır; ikincisi, bir şirketin duvarları içinde üretilen bilgilerin %90'ını oluşturur. Tüm bu bilgileri manuel olarak işlemek ve anlamlı içgörüler oluşturmak imkansızdır; özellikle de resimlerden, işlemlerden, serbest biçimli metinlerden vb. oluşan yapılandırılmamış verilerden bahsedersek.

Araştırmalar, büyük yapılandırılmamış veri kümelerinin işlenmesi için makine öğrenimi (ML) tekniklerinin en iyi seçim olduğunu gösteriyor. Bu alanın çok sayıda algoritması vardır ve size en uygun olanı seçebilirsiniz. En iyi sonuçları elde etmek için çeşitli makine öğrenimi tekniklerini de birleştirebilirsiniz.

Anormallik tespiti nasıl çalışır?

AI ve ML tabanlı anormallik tespit tekniklerinin üç ana türü vardır.

• Denetimli anormallik tespiti . Burada ML modelleri, normal ve anormal davranışları içeren tamamen etiketlenmiş bir veri kümesi üzerinde eğitilir ve test edilir. Bu yaklaşım, bir eğitim veri setinin parçası olan sapmaları tespit ederken iyi çalışıyor ancak teknoloji, eğitimde görmediği yeni bir anormallikle karşılaştığında tökezliyor. Denetimli teknikler, birisinin verileri etiketlemesi gerektiğinden manuel çaba ve alan uzmanlığı gerektirir.
• Denetimsiz anormallik tespiti . Bu yöntemin manuel veri etiketlemesine ihtiyacı yoktur. Modeller, verilerin geri kalanından önemli ölçüde farklı olan veri noktalarının yalnızca küçük bir yüzdesinin anormallik oluşturduğunu varsayar. Denetimsiz teknikler, eğitim sırasında tanık olmadıkları yeni anormallikleri tespit etmede hala başarılı olabilir çünkü aykırı değerleri, eğitim sırasında öğrendiklerinden ziyade özelliklerine göre tespit ederler. Ancak bu algoritmalar oldukça karmaşıktır ve mimarileri bir kara kutudur; bu da kullanıcıların, aracın kararlarını nasıl verdiğine dair bir açıklama alamayacakları anlamına gelir.
• Yarı denetimli anormallik tespiti . Bu teknikler hem etiketli hem de etiketsiz verileri içerir, bu da manuel açıklama masraflarını azaltır. Ayrıca yarı denetimli bir anormallik tespit modeli, dağıtımdan sonra öğrenmeye devam edebilir ve eğitimde görmediği anormallikleri tespit edebilir. Denetimsiz tekniklerde olduğu gibi bu modeller de yapılandırılmamış verilerle çalışabilir.

Yapay zeka tabanlı anormallik tespit yöntemleri

Anormallik tespiti, yapay zekaya (AI) ve ML de dahil olmak üzere alt türlerine dayanır. Bu bağlamda sıklıkla kullanılan beş makine öğrenimi tekniğini burada bulabilirsiniz.

Otomatik kodlayıcılar

Otomatik kodlayıcılar, verileri sıkıştıran ve daha sonra orijinal formuna mümkün olduğunca yakın olacak şekilde yeniden yapılandıran, denetlenmeyen yapay sinir ağlarıdır. Bu algoritmalar gürültüyü etkili bir şekilde göz ardı edebilir ve metni, görüntüleri ve diğer veri türlerini yeniden oluşturabilir. Bir otomatik kodlayıcının iki bölümü vardır:

• Giriş verilerini sıkıştıran kodlayıcı
• Verileri orijinal formuna yakın bir şekilde sıkıştıran kod çözücü

Otomatik kodlayıcı kullanırken, sıkıştırma oranını belirleyeceği için kodun boyutuna dikkat edin. Bir diğer önemli parametre ise katman sayısıdır. Daha az katmanla algoritma daha hızlı olacaktır ancak daha az özellik üzerinde çalışabilir.

Bayes ağları

Bu teknik, Bayes çıkarımına dayalı olarak olasılığı hesaplayan bir tür olasılıksal grafik tabanlı modeldir. Bir grafikteki düğümler rastgele değişkenlere karşılık gelirken kenarlar, modelin çıkarım yapmasına olanak tanıyan koşullu bağımlılıkları temsil eder.

Bayes ağları teşhis, nedensel modelleme, akıl yürütme ve daha birçok alanda kullanılır. Anormallik tespitinde bu yöntem, diğer teknikler kullanılarak tespit edilmesi zor olan ince sapmaların tespit edilmesinde özellikle faydalıdır. Bu yöntem ayrıca eğitim sırasında eksik verileri tolere edebilir ve küçük veri kümeleri üzerinde eğitilirse yine de sağlam bir performansa sahip olacaktır.

Yoğunluğa dayalı modeller

Bu, yalnızca mekansal konuma ve komşular arasındaki mesafelere dayanan kalıpları tespit eden, denetimsiz bir ML kümeleme tekniğidir. Bir veri noktasının yoğunluk değerini komşu veri noktalarının yoğunluğuyla karşılaştırır. Bir aykırı değer (bir anormallik), diğer veri popülasyonlarından daha düşük bir yoğunluk değerine sahip olacaktır.

Destek vektör makinesi (SVM)

Bu, sınıflandırma için yaygın olarak kullanılan denetimli bir ML algoritmasıdır. Ancak SVM uzantıları denetimsiz bir ortamda da çalışabilir. Bu teknik, veri noktalarını sınıflara bölmek için hiperdüzlemleri kullanır.

DVM genellikle iki veya daha fazla sınıfla çalışsa da anormallik tespitinde tek sınıflı problemleri analiz edebilir. Bu sınıf için “normu” öğrenir ve bir veri noktasının bu sınıfa ait olup olamayacağını veya bunun aykırı olup olmadığını belirler.

Gauss Karışım Modelleri (GMM)

GMM olasılıksal bir kümeleme tekniğidir. Bu teknik, verileri olasılık dağılımına dayalı olarak farklı kümeler halinde sınıflandırır. Veri noktalarının bilinmeyen parametrelere sahip Gauss dağılımlarının bir karışımına ait olduğunu varsayar ve düşük yoğunluklu bölgelerdeki verileri tespit ederek anormallikleri tespit eder.

Önemli anormallik algılama kullanım örnekleri

Artık anormallik algılamanın perde arkasında nasıl çalıştığını ve dayandığı yapay zeka tekniklerini bildiğinize göre, farklı sektörlerdeki bazı anormallik algılama örneklerini incelemenin zamanı geldi.

Sağlık hizmetlerinde anormallik tespiti

Anomali tespiti, doktorların hasta sağlığıyla ilgili herhangi bir sorunu tespit etmesine, yatan hastalardaki artışları tespit etmesine, tıbbi personeli çok geç olmadan bilgilendirmesine ve teşhis ve tedavi seçimine yardımcı olarak tıp sektörüne fayda sağlayabilir. Bütün bunlar, doktorların yaşadığı manuel çalışmayı ve bilişsel yükü azaltır.

Ancak anormallik tespitinin sağlık hizmetlerinde kendine özgü zorlukları vardır.

Sorunlardan biri, farklı tıbbi diyagramlar söz konusu olduğunda temel çizgiyi (yani normal davranışı) oluşturmanın zor olabilmesidir. Örneğin sağlıklı bir insanın elektroensefalogramı bireysel özelliklere göre değişiklik gösterir. Araştırmacılar çocuklarda önemli farklılıklar tespit etti ve yetişkinlerde yaş grubuna ve cinsiyete bağlı olarak farklılıklar var.

Diğer bir husus da, insanların yaşamları performanslarına bağlı olacağından makine öğrenimi modellerinin son derece doğru olması gerektiğidir.

Tıbbi anormallik tespit algoritmaları aşağıdaki bilgileri analiz edebilir:

• Tıbbi IoT cihazları tarafından ölçülen hayati belirtiler ve diğer parametreler
• İyi huylu ve kötü huylu tümörlerin, enfeksiyonların ve diğer sağlık durumlarının işaretlerini taşıyan röntgen ve BT taramaları gibi tıbbi görüntüler
• Sağlık sigortası talepleri, her türlü dolandırıcılık faaliyetinin tespit edilmesine ve engellenmesine yardımcı olur. Yıllık Medicare ve Medicaid harcamalarının %10'a kadarı şu anda hileli taleplere gittiği için bu, sağlık sigortasında ezber bozabilir.

Anormallik tespitine bir örnek Güney Afrika'daki bir araştırma ekibinden geliyor. COVID-19 hastalarının fizyolojik değişkenlerini izlemek ve sağlığın bozulduğunu gösteren anormallikleri tespit etmek için otomatik kodlayıcı ve aşırı gradyan artırma tekniklerini başarıyla birleştirdi.

Başka bir ekip yalnızca anormallikleri tespit etmeye değil, aynı zamanda aracın onları neden bu şekilde işaretlediğini açıklamaya da odaklandı. Bu nedenle, öncelikle sapmaları tespit etmek için anormallik tespit tekniklerini kullandılar ve ardından belirli bir veri noktasının aykırı değer olarak kabul edildiği bir dizi özelliğin ana hatlarını çizmek için boyut madenciliği algoritmalarını kullandılar.

Eğlencede anormallik tespiti

Spor ve eğlence ortamları, yüzlerce kamerayla kapsamlı video tabanlı güvenlik izlemeye dayanır. Dolayısıyla görüntülerin manuel olarak incelenmesi durumunda güvenlik ekiplerinin kazaları zamanında tespit etmesi ve tepki vermesi mümkün olmayacaktı. ML sayesinde algoritmalar tesisteki her kameradan gelen videoları analiz edebiliyor ve güvenlik ihlallerini tespit edebiliyor.

ML modelleri iş başında öğrenmeye devam ettikçe, insan operatörlerinizin fark edemeyeceği tehditleri ve ihlalleri tespit edebilir. Bu algoritmalar vandalizmi, seyirciler arasındaki huzursuzluğu, dumanı, şüpheli nesneleri ve daha fazlasını tespit edebilir ve güvenlik personelini uyararak harekete geçmeleri ve sorumlulukları ve itibarın zarar görmesini önleyebilir.

Böyle bir proje doğrudan portföyümüzden çıkıyor. Ülkenin her yerinde oyun odaları bulunan ABD merkezli bir eğlence şirketi, bulut tabanlı video gözetim sistemlerine entegre olacak makine öğrenimi odaklı bir anormallik algılama çözümü oluşturmak için ITRex'e başvurdu. Bu uygulama, slot makinelerini kırmak gibi her türlü tehlikeli ve şiddet içeren davranışı yakalayacaktır. Ayrıca unutulan öğeleri ve arızalı makineleri tespit ederek idari süreci kolaylaştıracaktır.

Ekibimiz değişken bir otomatik kodlayıcı kullanarak özelleştirilmiş bir ML modeli oluşturdu. Fiziksel şiddeti ve maddi hasarı tasvir eden 150 videodan oluşan bir eğitim veri kümesini topladık ve bu videoları OpenCV çerçevesiyle önceden işledik. Daha sonra verileri normalleştirmek ve artırmak için torchvision kitaplığına güvendik ve bunu ML algoritmasını eğitmek için kullandık.

Ortaya çıkan çözüm, anormallikleri tespit etmek için çapraz doğrulamaya dayanıyordu. Örneğin, ekrandaki hata mesajını "okuyarak" ve bunu mevcut ekran şablonlarıyla karşılaştırarak arızalı slot makinelerini tespit edebilir. Nihai çözüm, müşterinin bulut tabanlı güvenlik sistemine sorunsuz bir şekilde entegre oldu, slot makinelerini 7/24 izledi ve bir anormallik tespit ettiğinde güvenlik personelini bilgilendirdi.

Üretimde anormallik tespiti

Üretim süreçleri giderek otomatikleştikçe makineler daha karmaşık hale geliyor ve tesisler büyüyor. Sonuç olarak geleneksel izleme yaklaşımları artık yeterli olmamaktadır.

Anormallik tespit teknikleri, tesisinizdeki normdan farklı sapmaları tespit edebilir ve bunlar daha da büyümeden sizi bilgilendirebilir ve hatta küçük sorunlar ile acil endişeleri birbirinden ayırmayı öğrenebilir.

Üretim için çok sayıda anormallik tespit avantajı vardır. Bu araçlar aşağıdaki sorunları tespit edebilir:

• Ekipman arızalı . Yapay Zeka algoritmaları, Nesnelerin İnterneti (IoT) sensörlerinin üretimiyle işbirliği içinde titreşim, sıcaklık vb. gibi çeşitli cihaz parametrelerini izleyebilir ve normdan sapmaları yakalayabilir. Bu tür değişiklikler ekipmanın aşırı yüklendiğini gösterebilir, ancak aynı zamanda bir arızanın başlangıcı anlamına da gelebilir. Algoritma, daha fazla inceleme için ekipmanı işaretleyecektir. Buna aynı zamanda kestirimci bakım da denir.
• Ekipmanın yetersiz kullanımı . ML tabanlı anormallik tespit çözümleri, hangi cihazların uzun süre boşta kaldığını görebilir ve operatörü yük dağılımını dengelemeye teşvik edebilir.
• Güvenlik tehlikeleri . Anormallik tespit yazılımı, güvenlik kamerası yayınlarını izleyerek fabrikanın güvenlik protokollerine uymayan ve sağlıklarını tehlikeye atan çalışanları tespit edebilir. Çalışanlarınız güvenliği izlemek için giyilebilir cihazlar kullanıyorsa ML, bitkin ve hasta çalışanları tespit etmek için sensör verilerini analiz edebilir ve onları ara vermeye veya o gün için oturumu kapatmaya teşvik edebilir.
• Altyapı sorunları . ML algoritmaları su veya gaz sızıntısını ve diğer altyapı hasarlarını tespit edip ilgili saha yöneticisine bildirimde bulunabilir.

Üretim anormalliği tespit çözümünün bir örneği, ABD merkezli hiper saf polisilikon üreticisi Hemlock Semiconductor'dan geliyor. Şirket, süreçlerinin görünürlüğünü sağlamak ve optimum üretim modellerinden sapmaları kaydetmek için anormallik tespitini kullandı. Şirket, kaynak tüketiminde ayda yaklaşık 300.000$ tasarruf sağladığını bildirdi.

Perakendede anormallik tespiti

Anormallik tespiti, perakendecilerin olağandışı davranış kalıplarını tanımlamasına ve bu bilgileri operasyonlarını iyileştirmek ve işlerini ve müşterilerini korumak için kullanmasına yardımcı olabilir. Yapay zeka algoritmaları, değişen müşteri taleplerini yakalayabilir ve perakendecileri, talep gören ürünleri yeniden stoklarken satılmayacak ürünleri almayı bırakmaları konusunda uyarabilir. Ayrıca anormallikler, erken aşamalardaki iş fırsatlarını temsil edebilir ve perakendecilerin rekabetten önce bunlardan faydalanmalarına olanak tanır. E-ticaret söz konusu olduğunda, web sitesi sahipleri, dolandırıcılık faaliyetine işaret edebilecek olağandışı davranışları tespit etmek amacıyla trafiği izlemek için anormallik tespit modellerini kullanabilirler.

Ayrıca perakendeciler tesislerinin güvenliğini sağlamak için anormallik tespit tekniklerini kullanabilirler. ITRex'te, alışveriş merkezlerine ve diğer halka açık yerlere yerleştirilen güvenlik kameralarının yayınladığı videolardaki kavga gibi şiddet ifadelerini tespit edebilecek bir çözüm oluşturmak için bir dizi PoC gerçekleştirdik. Çözüm, kapsamlı bir mücadele veri seti üzerinde eğitilmiş 3 boyutlu evrişimli sinir ağları anormallik tespit yöntemine dayanıyor. Bu tür ML algoritmasının eylem algılama görevlerinde iyi performans gösterdiği bilinmektedir. Böyle bir çözümle ilgileniyorsanız, başlangıç ​​olarak size tam demoyu gösterebiliriz. Ardından ekibimiz algoritmaya ince ayar yapacak ve ayarlarını konumunuza ve işletmenizin özelliklerine uyacak şekilde düzenleyecek ve bunu mevcut güvenlik sisteminize sorunsuz bir şekilde entegre edeceğiz.

Anormallik tespitine başlama

Gördüğünüz gibi, özel yapay zeka modellerini anında anormallik tespiti için eğitmek teknik bir zorluk olabilir. Bu nedenle ekibimiz yeni teknolojiyi hedefleyen şirketler için beş adımlı bir kılavuz hazırladı. Bazı uzman ipuçları için aşağı kaydırın ve yapay zeka konusunda yeniyseniz veya yapay zeka uygulamaları ve proje maliyetleri hakkında daha fazla bilgi arıyorsanız yapay zekaya yönelik iş kılavuzumuzu indirmeyi düşünün.

1. Adım: Anormallik tespitine nasıl yaklaşacağınızı belirleyin

Burada iki seçenek var. Ya verilerinizde belirli anormallikler arıyorsunuz ya da standart davranıştan sapan her şeyi işaretlemek istiyorsunuz. Burada seçeceğiniz şey, eğitim verilerinizi etkileyecek ve yapay zeka tekniklerinin seçimini kısıtlayacaktır.

Taban çizgisinden sapan her olayı yakalamak istiyorsanız modeli normal davranışı temsil eden büyük bir veri kümesi üzerinde eğiteceksiniz. Örneğin sürüş ve trafik güvenliği üzerine çalışıyorsanız veri kümeniz güvenli sürüşü gösteren videolardan oluşacaktır.

Belirli anormallikleri (örneğin araba kazaları) tespit etmek istediğinizi, ancak kırmızı ışıkta geçmek gibi küçük ihlalleri tespit etmek istemediğinizi varsayalım. Bu durumda, eğitim veri kümeniz araba kazalarının videolarını veya resimlerini içerecektir.

Adım 2: Eğitim veri kümesini toplayın ve ön işleme tabi tutun

Önceki adımın sonucu, hangi tür veriye ihtiyacınız olduğuna karar vermenize yardımcı olacaktır.

Verileri şirket içi kaynaklarınızdan toplayın veya halka açık veri kümelerini kullanın. Daha sonra yinelenenleri ve yanlış ya da dengesiz girişleri ortadan kaldırmak için bu verileri temizleyin. Veri kümesi temizlendiğinde kümeyi yapay zeka algoritmalarına uygun hale getirmek için ölçeklendirme, normalleştirme ve diğer veri dönüştürme tekniklerini kullanabilirsiniz. Veri kümenizi üç parçaya bölün:

• Modelleri öğretmek için verileri eğitmek
• Eğitim sırasında modelin performansını değerlendirmek için doğrulama verileri
• Eğitim sürecini tamamladıktan sonra performansı puanlamak için verilerin test edilmesi

Daha fazla bilgi için verileri makine öğrenimine nasıl hazırlayacağınıza ilişkin ayrıntılı kılavuzumuza göz atın.

3. Adım: Anormallik tespit tekniğinizi seçin

Bu adım yalnızca özel bir çözüm oluşturmak istiyorsanız geçerlidir. Siz veya teknoloji satıcınız, iş sorununu çözmek için en uygun yapay zeka tekniğini seçeceksiniz. Burada dikkate alınması gereken üç temel faktör vardır:

• Eldeki görev (yukarıdaki 1. Adıma bakın). Özel olarak tanımlanmış anormallikleri tespit etmek istiyorsanız Değişken Otomatik Kodlayıcı (VAE) mükemmel bir seçenektir.
• Teknik gereksinimler . Bu, ulaşmayı hedeflediğiniz doğruluk ve ayrıntı düzeylerini içerebilir. Örneğin, videolardaki anormallikleri tespit eden bir makine öğrenimi modeli eğitmek istiyorsanız, farklı algoritmalar kareleri farklı hızlarda analiz ettiğinden en uygun kare hızına karar vermek çok önemlidir. Tespit etmek istediğiniz anormallik bir saniye içinde meydana gelebildiği sürece, bir video klipteki her kareyi incelemeniz önerilir ve VAE gibi daha yavaş algoritmalar kullanmak pratik olmaz. Öte yandan Tekil Değer Ayrışımı (SVD), işi çok daha hızlı yapabilir.
• Eğitim veri kümenizin boyutu . Otomatik kodlayıcılar gibi bazı modeller küçük veri kümeleri üzerinde düzgün şekilde eğitilemez.

4. Adım: Modeli oluşturun/satın alın ve eğitin

Hazır anormallik tespit yazılımı satın alabilir veya benzersiz ihtiyaçlarınıza karşılık gelecek ve ilgilendiğiniz anormallik türüne göre uyarlanacak özel bir sistem uygulayabilirsiniz.

Finansal kaynaklarınız sınırlı olduğunda, özel eğitim veri seti bulunmadığında veya model eğitimi için zamanınız olmadığında kullanıma hazır bir anormallik tespit sistemini tercih edebilirsiniz ve anormallik türlerini tespit edebilecek bir çözümü zaten sunan bir satıcı bulabilirsiniz. sen ilgileniyorsun. Ancak bu çözümlerin veri özelliklerine ilişkin yerleşik varsayımlara sahip olduğunu ve bu varsayımlar geçerli olduğu sürece iyi performans göstereceklerini unutmayın. Ancak şirket verileriniz bu temel çizgiden saparsa algoritma, anormallikleri aynı doğrulukla tespit edemeyebilir.

Yapay zeka algoritmalarını eğitmek için yeterli veriye sahipseniz özel bir anormallik algılama çözümü oluşturmak ve eğitmek için bir makine öğrenimi geliştirme şirketiyle anlaşabilirsiniz. Bu seçenek iş ihtiyaçlarınızı karşılayacak ve süreçlerinize uyacak şekilde tasarlanacaktır. Bir diğer büyük avantaj ise dağıtımdan sonra bile bu çözümü optimize edebilmenizdir. Değişen iş gereksinimlerinize bağlı olarak, daha hızlı çalışmasını sağlamak veya farklı parametrelere odaklanmak için ayarlarında ince ayar yapabilirsiniz.

5. Adım: Çözümü dağıtın ve izleyin

Anormallik tespit çözümünü yerel olarak veya bulutta dağıtacaksınız. ITRex ile çalışıyorsanız seçim yapabileceğiniz iki seçeneğimiz olacak:

• Yazılım sistemlerinizden, cihazlarınızdan ve üçüncü taraf hizmetlerinizden verileri topladığımız ve yerel kaynaklarınızın yükünü hafifletmek amacıyla bunları depolama ve işleme için buluta aktardığımız bulut tabanlı anormallik tespiti .
• ML algoritmalarının verilerinizi yerel olarak analiz ettiği ve verilerin yalnızca bir kısmını buluta yüklediği uç anormallik tespiti . Bu yaklaşım, otonom araçlar ve tıbbi IoT çözümleri gibi gecikmelere tolerans göstermeyen, görev açısından kritik sistemler için en uygunudur.

ML algoritmaları iş başında öğrenmeye devam ediyor ve bu da onların yeni veri türlerine uyum sağlamasına olanak tanıyor. Ancak bu aynı zamanda önyargı ve diğer istenmeyen eğilimlere sahip olabilecekleri anlamına da gelir. Bu senaryoyu önlemek için algoritmaların performansını yeniden değerlendirmek ve gerekli ayarlamaları uygulamak üzere bir denetim planlayabilirsiniz.

ITRex anormallik tespitine nasıl yardımcı olabilir?

ITRex Group'ta Beta-Variasyonel Otomatik Kodlayıcılar (Beta-VAE) ve Gauss Karışım Modelleri (GMM), IoT, veri analitiği ve veri görselleştirme gibi makine öğrenimi modelleri konusunda geniş deneyime sahibiz. Bu teknolojileri farklı endüstrilerde uyguladık, dolayısıyla sağlık hizmetleri gibi yoğun şekilde denetlenen sektörlerin getirdiği özelliklerin farkındayız. Özel çözümler geliştirmek ve bunları iş süreçlerinize entegre etmek için veri madenciliği araçları ve makine öğrenimi çerçeveleri gibi açık kaynak ve tescilli teknolojilerin bir kombinasyonunu kullanıyoruz.

Anormallik tespitine yönelik özel yapay zeka tabanlı çözümlerimiz, her iki görevle de çalışabilir; önceden tanımlanmış anormallikleri tespit etmek ve belirlenen standart davranıştan herhangi bir sapmayı tespit etmek. Altyapıdan tasarruf etmek için bulutu tercih edebilirsiniz veya gecikmeyi tolere etmeyen kritik uygulamaları desteklemek için sistemin yerel olarak çalışmasını sağlayabiliriz.

Bir anormallik tespit sistemi uygulamakla ilgileniyor musunuz? Bize bir hat bırakın ! Özel bir makine öğrenimi modeli oluşturmanıza ve eğitmenize yardımcı olabiliriz. Hazır bir çözümü tercih etseniz bile, açık kaynaklıysa ve API'ye sahipse, sisteminize daha iyi uyması için onu yine de kendi verileriniz üzerinde yeniden eğitebiliriz!

İlk olarak 1 Ağustos 2023'te https://itrexgroup.com'da yayınlandı .