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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...。
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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...。
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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...。
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