Die Anomalieerkennung, auch als Ausreißererkennung bekannt, bezieht sich auf den Prozess der Identifizierung von Datenpunkten, Ereignissen oder Beobachtungen, die signifikant vom erwarteten Muster eines Datensatzes abweichen. Anomalien können auf kritische Vorfälle hinweisen, wie Betrug, Netzwerkverletzungen, strukturelle Mängel und Gesundheitsprobleme, was diesen Prozess in verschiedenen datengesteuerten Anwendungen unerlässlich macht.
Die Anomalieerkennung wird in vielen Bereichen eingesetzt, einschließlich der Finanzbranche zur Erkennung betrügerischer Transaktionen, im produzierenden Gewerbe zur Identifizierung von Produktfehlern, im Gesundheitswesen zur Erkennung ungewöhnlicher Patientenzustände und in der Cybersicherheit zur Feststellung verdächtiger Aktivitäten. Die Techniken reichen von einfachen statistischen Methoden bis hin zu komplexen maschinellen Lernalgorithmen, abhängig von der Natur der Daten und den spezifischen Anforderungen der Aufgabe.
Vorteile der Anomalieerkennung:
Herausforderungen und Überlegungen:
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