Обнаружение аномалий в данных нейронными сетями
Привет! Давай разберемся, как обнаруживать аномалии в данных с помощью нейронных сетей. Эта тема очень интересная и полезная для многих специалистов по данным.
Что такое аномалии в данных?
Аномалиями или выбросами называют наблюдения в данных, которые значительно отличаются от остальных. Например, в данных о транзакциях по кредитным картам аномалией может быть очень большая сумма покупки, нехарактерная для данного пользователя.
Аномалии бывают по-разному: от случайных ошибок измерений до серьезных событий, требующих внимания, вроде мошенничества. Поэтому важно уметь обнаруживать такие выбросы в данных.
Как нейросети помогают искать аномалии?
Обнаружение аномалий часто формулируют как задачу классификации, где модель должна классифицировать каждое наблюдение как нормальное или аномальное.
Нейросети хорошо подходят для такой классификации, потому что могут работать с комплексными зависимостями в данных. В отличие от простых пороговых моделей, нейросети могут находить аномалии сложной природы.
Распространены два подхода обучения нейросетей для поиска аномалий:
- Обучение только на нормальных данных, а затем идентификация отклонений
- Обучение на данных, помеченных как нормальные и аномальные
Первый подход проще реализовать, так как не требует помеченных аномалий. Но второй обычно работает лучше, если есть представительные примеры аномалий.
Какие архитектуры нейросетей используются?
Популярны следующие типы нейросетевых архитектур для поиска аномалий:
- Автокодировщики (Autoencoders) — обучаются восстанавливать на входе то же самое
- Обучаемые рекурсивно GAN (RGAN) — генеративные состязательные сети
- Рекуррентные нейросети (RNN) — хороши для последовательных данных
Например, автокодировщик можно обучить так, чтобы он эффективно сжимал и восстанавливал только нормальные данные. При появлении аномалии восстановление будет неточным, что и служит признаком выброса.
Как оценить качество обнаружения аномалий?
Для оценки качества используются типичные метрики классификации, такие как точность, полнота, F1-мера. Но есть нюансы:
- Сильный перекос классов (гораздо больше нормальных примеров)
- Ложные срабатывания вреднее пропусков аномалий
Поэтому часто вместо точности/полноты смотрят на долю правильных срабатываний среди всех срабатываний модели.
Вопросы и ответы
Вопрос:
Какие данные лучше подходят для обучения нейросетей — с аномалиями или без?
Ответ:
Лучше использовать данные с помеченными аномалиями, если такие есть. Это позволит модели явно научиться распознавать аномальные примеры. Но обучение только на нормальных данных тоже может хорошо работать, если аномалии значительно отличаются от обычного поведения.
Вопрос:
Можно ли использовать нейросети, чтобы найти аномалии в изображениях или текстах?
Ответ:
Да, нейросетевые подходы применимы и для таких данных. Для текстов можно использовать RNN, для изображений — сверточные нейросети. Главное, чтобы при обучении модели были представлены нормальные примеры соответствующего типа данных.