Unterthema: Ausreißererkennung
Ausreißererkennung, auch als Anomalieerkennung bekannt, ist ein bedeutender Aspekt der Datenanalyse und maschinellen Lernens in der Künstlichen Intelligenz (KI). Sie bezieht sich auf das Identifizieren von Datenpunkten, die erheblich von den anderen Datenpunkten in einem Datensatz abweichen. Diese Datenpunkte, oder „Ausreißer,“ können auf Fehler, Betrug oder seltene Ereignisse hinweisen. Methoden zur Ausreißererkennung beinhalten statistische Ansätze, maschinelles Lernen basierte Algorithmen wie k-Nearest Neighbors, Entscheidungsbäume, Support Vector Machines oder tiefes Lernen, insbesondere Autoencoder und neuronale Netze. Die Ausreißererkennung spielt eine wesentliche Rolle in Anwendungsgebieten wie der Betrugserkennung, der Netzwerküberwachung, der vorausschauenden Wartung und der Qualitätssicherung.
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Kurse und Trainings, die sich mit Ausreißererkennung und ähnlichen Themen befassen, sind oft Teil umfangreicherer Programme in Datenwissenschaft, maschinellem Lernen oder spezifischeren Bereichen wie Cybersecurity und Finanzanalytik. Diese Kurse richten sich sowohl an Anfänger als auch an Fortgeschrittene. Einführende Kurse könnten grundlegende statistische Methoden und einfache maschinelle Lernalgorithmen zur Anomaliedetektion behandeln und sich dabei an Einsteiger in der Datenwissenschaft oder Ingenieure wenden, die grundlegendes Wissen in diesem Bereich aufbauen möchten. Fortgeschrittene Kurse hingegen könnten tiefere Einblicke in komplexe Anomalieerkennungsmethoden wie neuronale Netze und tiefes Lernen vermitteln, und sind eher für Teilnehmer gedacht, die bereits über Grundkenntnisse im maschinellen Lernen verfügen und ihre Fähigkeiten erweitern wollen. Zielgruppen umfassen Datenwissenschaftler, Analysten, Ingenieure und IT-Sicherheitsexperten, die Anomalien in verschiedenen Datenströmen effektiv erkennen und darauf reagieren müssen.