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2019 机器学习如何做好分布外异常检测 论文提出了方法 NeurIPS 谷歌这篇 (2019机器人世界杯)
雷锋网AI科技评论按，对于机器学习而言，区分异常数据或有显著差异数据至关重要，谷歌在NeurIPS2019论文中提出并发布了针对基因组序列OOD检测的现实基准数据集，进而提出一种基于似然比的解决方案，可显著提高OOD检测的准确性，AI科技评论将谷歌对该方法的官方解读编译如下，深度学习科学家要成功部署机器学习系统，需要系统能够区分出异常...。
资讯动态 2024-12-10 01:34:56
人工智能 分析师直觉 MIT 网络安全的友谊小船永不翻 (人工智能深度解析)
如今的网络安全系统，要么是人来监控可疑信息，要么是由机器来进行判断，对前者来说，所谓，分析驱动的解决方案，依赖于现有专家建立的规则，因此不符合规则的任何攻击都会被错过；同时，现在机器学习的方法依赖于，异常检测，，这往往会引发误报，无论如何两者都会导致系统的不信任，人们不得不进行调查，但是，如果有合并这两种方式的解决方案，将会是什么样的...。
资讯动态 2024-12-03 18:29:10
大数据背景下的最佳异常检测算法 孤立森林 (大数据背景下财务会计的转型与发展)
双语原文链接，IsolationForestisthebestAnomalyDetectionAlgorithmforBig>，iForest是一个优美动人，简洁优雅的，只需少量参数就可以检测出异常点，原始论文中只包含了最基本的数学，因而对于广大群众而言是通俗易懂的，在这篇文章中，我会总结这个算法，以及其历史，并分享我实现的代码来...。
资讯动态 2024-11-30 18:31:49
