Внедрение инструментов машинного обучения для обнаружения аномалий

Abstract

В статье рассмотрены широкие категории задач, которые могут использовать машинное обучение, также рассмотрим валидацию точности машинного обучения – моделей для прогнозирования. Разработка функций является критическим аспектом в машинном обучении, который включает в себя выбор и извлечение функций. Он используется для уменьшения размерности объемных данных и выявления дискриминантных признаков, которые снижают вычислительные издержки и повышают точность моделей машинного обучения.