اكتشاف الحالات الشاذة

يُعد الكشف عن الحالات الشاذة تقنية مهمة في التعلم الآلي تركز على تحديد الأنماط غير الاعتيادية أو القيم المتطرفة ضمن مجموعة البيانات. وغالبًا ما تشير هذه الحالات الشاذة إلى معلومات مهمة، وأحيانًا حاسمة، في مجالات مختلفة مثل الكشف عن الاحتيال ومراقبة صحة النظام واكتشاف الأعطال. بالنسبة لأولئك الذين هم على دراية بالمفاهيم الأساسية للتعلم الآلي، يوفر الكشف عن الحالات الشاذة أداة قوية لتحسين جودة البيانات واستخراج رؤى قابلة للتنفيذ.

المفاهيم والتقنيات الأساسية

يمكن تصنيف طرق الكشف عن الشذوذ بشكل عام إلى عدة أنواع، كل منها يناسب أنواعًا مختلفة من البيانات والتطبيقات. تُعد الأساليب الإحصائية، مثل استخدام الانحرافات المعيارية أو مقياس Z-score، شائعة في مجموعات البيانات الأبسط. تفترض هذه الأساليب أن نقاط البيانات العادية تحدث في مناطق ذات احتمالية عالية، بينما تحدث الحالات الشاذة في مناطق ذات احتمالية منخفضة.

بالنسبة لمجموعات البيانات الأكثر تعقيدًا، يتم استخدام الأساليب القائمة على التعلم الآلي. تعمل تقنيات التجميع، مثل K-Means، على تجميع نقاط البيانات المتشابهة معًا، وتُعتبر النقاط التي لا تندرج ضمن أي مجموعة شاذة. هناك طريقة أخرى شائعة أخرى وهي استخدام آلات دعم المتجهات (SVM)، والتي تجد الحدود المثلى حول نقاط البيانات العادية. يتم تمييز النقاط خارج هذه الحدود على أنها نقاط شاذة.

كما تُستخدم الشبكات العصبية، ولا سيما أجهزة الترميز التلقائي، للكشف عن الحالات الشاذة. يتم تدريب أجهزة الترميز التلقائي على إعادة بناء البيانات العادية، وعندما تفشل في إعادة بناء نقطة بيانات بدقة، يتم تحديدها على أنها حالة شاذة. وذلك لأن خطأ إعادة البناء سيكون أعلى في حالات الشذوذ.

التطبيقات الواقعية

يلعب اكتشاف الشذوذ دوراً حيوياً في العديد من التطبيقات في العالم الحقيقي. في مجال الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، يمكن استخدامه للكشف عن الأنماط غير المعتادة في الصور الطبية، مثل التصوير بالرنين المغناطيسي أو الأشعة المقطعية، مما يساعد على تحديد الأورام أو غيرها من التشوهات. على سبيل المثال، يمكن لنظام ذكاء اصطناعي مدرب على فحوصات الدماغ العادية أن يحدد الصور ذات التركيبات غير العادية، مما قد يشير إلى وجود ورم. ويمكن لهذا الاكتشاف المبكر أن يحسن نتائج المرضى بشكل كبير من خلال تمكين التدخل في الوقت المناسب.

هناك تطبيق مهم آخر في الكشف عن الاحتيال في الخدمات المالية. يمكن أن تشير المعاملات الشاذة، مثل المعاملات الكبيرة أو المتكررة بشكل غير عادي من موقع غير اعتيادي، إلى وجود نشاط احتيالي. من خلال استخدام تقنيات الكشف عن الحالات الشاذة، يمكن للمؤسسات المالية تحديد هذه المعاملات والتحقيق فيها بسرعة، مما يمنع الخسائر المالية ويحمي العملاء. على سبيل المثال، إذا سجلت بطاقة ائتمان تُستخدم عادةً للمشتريات الصغيرة فجأة معاملة كبيرة من بلد أجنبي، يمكن للنظام أن يشير إلى ذلك على أنه حالة شاذة ويطلق تنبيهاً.

كشف الحالات الشاذة مقابل التقنيات الأخرى

في حين يركز الكشف عن الشذوذ على تحديد القيم المتطرفة، فإن التقنيات الأخرى ذات الصلة في الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي لها أهداف مختلفة. على سبيل المثال، يهدف الكشف عن الكائنات إلى تحديد وتحديد موقع كائنات معينة داخل صورة أو مقطع فيديو، مثل اكتشاف السيارات في مشهد حركة المرور. Ultralytics YOLO (أنت تنظر مرة واحدة فقط) هو نموذج متطور للكشف عن الكائنات يتفوق في الأداء والدقة في الوقت الحقيقي، مما يجعله مثاليًا لتطبيقات مثل القيادة الذاتية والمراقبة. تعرّف على المزيد حول بنيات اكتشاف الأجسام.

من ناحية أخرى، يتضمن تصنيف الصور تصنيف صورة كاملة إلى فئة معينة، مثل تحديد ما إذا كانت الصورة تحتوي على قطة أو كلب. بينما يتعامل كل من اكتشاف الكائنات وتصنيف الصور مع التعرف على الأنماط، فإن اكتشاف الشذوذ يهتم بتحديد الانحرافات عن تلك الأنماط.

التحديات والتوجهات المستقبلية

على الرغم من النطاق الواسع لتطبيقاته، يواجه الكشف عن الحالات الشاذة العديد من التحديات. يتمثل أحد التحديات الرئيسية في عدم وجود بيانات موسومة، حيث أن الحالات الشاذة نادرة بحكم تعريفها وغالباً ما تكون غير ممثلة بشكل جيد في مجموعات البيانات. وهذا يجعل من الصعب تطبيق مناهج التعلّم تحت الإشراف. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يختلف تعريف الحالة الشاذة بشكل كبير عبر مختلف المجالات والتطبيقات، مما يتطلب أساليب مصممة خصيصًا لكل حالة استخدام محددة.

تشمل الاتجاهات المستقبلية في الكشف عن الحالات الشاذة الاستفادة من تقنيات التعلم غير الخاضع للإ شراف والتعلم شبه الخاضع للإشراف لمعالجة ندرة البيانات المصنفة. كما أن التطورات في مجال التعلم العميق، مثل استخدام شبكات الخصومة التوليدية (GANs) والمحولات، واعدة أيضاً لتحسين دقة وقوة أنظمة الكشف عن الشذوذ.

للمزيد من المعلومات حول المفاهيم ذات الصلة ولتعميق فهمك للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، استكشف مسرد المصطلحاتUltralytics .