Khám phá cách phát hiện bất thường trong AI/ML xác định các mẫu bất thường trong dữ liệu, ứng dụng trong phòng chống gian lận, chăm sóc sức khỏe, v.v.
Phát hiện bất thường là một quá trình quan trọng trong học máy (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc xác định các mẫu bất thường hoặc giá trị ngoại lệ không tuân theo hành vi dự kiến trong một tập dữ liệu. Những bất thường này có thể biểu thị thông tin quan trọng, thường là thông tin quan trọng, trong nhiều lĩnh vực ứng dụng khác nhau. Ví dụ, trong bảo mật dữ liệu , một mẫu bất thường có thể chỉ ra một cuộc tấn công mạng, trong khi trong phân tích hình ảnh y tế , nó có thể báo hiệu sự hiện diện của khối u. Phát hiện bất thường đặc biệt hữu ích khi xử lý các tập dữ liệu lớn, nơi việc kiểm tra thủ công là không thực tế. Bằng cách tự động phát hiện các điểm dữ liệu bất thường, các hệ thống phát hiện bất thường tiết kiệm thời gian và tài nguyên, cho phép phản hồi nhanh hơn đối với các vấn đề tiềm ẩn.
Hệ thống phát hiện dị thường thường hoạt động bằng cách đầu tiên thiết lập đường cơ sở của hành vi bình thường trong một tập dữ liệu. Đường cơ sở này thường được học từ dữ liệu lịch sử biểu diễn các mẫu và biến thể điển hình dự kiến trong điều kiện bình thường. Sau khi đường cơ sở được thiết lập, hệ thống sẽ theo dõi dữ liệu mới, so sánh dữ liệu đó với đường cơ sở này để xác định độ lệch. Có thể sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau để phát hiện dị thường, bao gồm các phương pháp thống kê, thuật toán học máy và mô hình học sâu . Các phương pháp thống kê có thể bao gồm tính toán giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của dữ liệu và đánh dấu bất kỳ điểm dữ liệu nào nằm ngoài một số độ lệch chuẩn nhất định so với giá trị trung bình. Các phương pháp học máy, chẳng hạn như phân cụm hoặc phân loại, có thể học các mẫu và mối quan hệ phức tạp hơn trong dữ liệu, cho phép phát hiện các dị thường tinh vi mà các phương pháp đơn giản hơn có thể bỏ sót.
Trong khi các thuật ngữ "phát hiện dị thường" và "phát hiện giá trị ngoại lệ" thường được sử dụng thay thế cho nhau, thì vẫn có một sự khác biệt tinh tế giữa chúng. Phát hiện giá trị ngoại lệ thường đề cập đến việc xác định các điểm dữ liệu lệch đáng kể so với phần lớn dữ liệu, thường là trong một tập dữ liệu tĩnh. Mặt khác, phát hiện dị thường thường ngụ ý một quá trình năng động hơn, trong đó hệ thống liên tục học hỏi và thích ứng với dữ liệu mới, cập nhật hiểu biết của mình về những gì cấu thành nên hành vi bình thường. Trong thực tế, cả hai thuật ngữ đều được sử dụng để mô tả quá trình tìm các điểm dữ liệu bất thường và việc lựa chọn thuật ngữ có thể phụ thuộc vào bối cảnh hoặc ứng dụng cụ thể.
Phát hiện bất thường có nhiều ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Sau đây là hai ví dụ cụ thể về cách phát hiện bất thường được sử dụng trong các ứng dụng AI/ML trong thế giới thực:
Mặc dù hữu ích, phát hiện dị thường vẫn đặt ra một số thách thức. Một trong những thách thức chính là tính hiếm có của dị thường, điều này có thể khiến việc đào tạo các mô hình phát hiện mạnh mẽ trở nên khó khăn. Ngoài ra, định nghĩa về những gì cấu thành nên dị thường có thể thay đổi tùy thuộc vào ngữ cảnh, đòi hỏi phải cân nhắc cẩn thận và chuyên môn về lĩnh vực này. Một thách thức khác là khả năng xảy ra tỷ lệ dương tính giả cao, trong đó các điểm dữ liệu bình thường bị gắn cờ không chính xác là dị thường. Điều này có thể dẫn đến các cảnh báo và điều tra không cần thiết, lãng phí thời gian và tài nguyên. Để giải quyết những thách thức này, nghiên cứu đang diễn ra tập trung vào việc phát triển các kỹ thuật phát hiện dị thường tinh vi và chính xác hơn, bao gồm việc sử dụng các phương pháp học không giám sát và học bán giám sát có thể học từ dữ liệu không được gắn nhãn hoặc được gắn nhãn một phần.
Một số công cụ và công nghệ thường được sử dụng để phát triển và triển khai các hệ thống phát hiện bất thường. Các thư viện học máy phổ biến như TensorFlow và PyTorch cung cấp các khối xây dựng để tạo các mô hình phát hiện bất thường tùy chỉnh. Ngoài ra, các nền tảng và khuôn khổ chuyên biệt, chẳng hạn như Ultralytics HUB , cung cấp các công cụ để đào tạo, triển khai và giám sát các mô hình cho nhiều tác vụ thị giác máy tính khác nhau, bao gồm cả phát hiện bất thường. Các công cụ này thường bao gồm các mô hình và thuật toán được xây dựng sẵn có thể tùy chỉnh cho các ứng dụng cụ thể, hợp lý hóa quy trình phát triển.
Phát hiện bất thường là một kỹ thuật mạnh mẽ để xác định các mẫu bất thường trong dữ liệu, với các ứng dụng từ phát hiện gian lận đến giám sát chăm sóc sức khỏe. Bằng cách hiểu cách các hệ thống này hoạt động và những thách thức mà chúng phải đối mặt, người dùng có thể đánh giá cao hơn giá trị và sự phức tạp của các hệ thống phát hiện bất thường hiện đại. Khi AI và ML tiếp tục phát triển, phát hiện bất thường chắc chắn sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, giúp xác định các vấn đề quan trọng và thúc đẩy các biện pháp can thiệp kịp thời. Khám phá thêm về phát hiện đối tượng và các khái niệm liên quan khác trong thuật ngữ của chúng tôi.
