Tentei detectar discrepâncias no consumo de gás de energia de alguns edifícios holandeses, construindo um modelo de rede neural. Tenho resultados muito ruins, mas não consigo encontrar o motivo. Como não sou especialista, gostaria de perguntar o que posso melhorar e o que estou fazendo de errado....
Estou tentando configurar uma infraestrutura de big data usando Hadoop, Hive, Elastic Search (entre outros) e gostaria de executar alguns algoritmos em determinados conjuntos de dados. Eu gostaria que os algoritmos fossem escalonáveis, então isso exclui o uso de ferramentas como Weka, R ou RHadoop....
Eu tenho uma tabela SQL grande que é essencialmente um log. Os dados são bastante complexos e estou tentando encontrar uma maneira de identificar anomalias sem que eu entenda todos os dados. Encontrei muitas ferramentas para a detecção de anomalias, mas a maioria delas exige um tipo de...
Suponha que eu tenho um conjunto de dados: Amount of money (100, 50, 150, 200, 35, 60 ,50, 20, 500). Eu pesquisei na web à procura de técnicas que podem ser usadas para encontrar uma possível outlier neste conjunto de dados, mas acabei confuso. Minha pergunta é : Quais algoritmos, técnicas ou...
Atualmente, estou estudando artigos sobre detecção de outlier usando RNN (Replicator Neural Networks) e me pergunto qual é a diferença específica para Autoencoders? As RNNs parecem ser pisadas por muitos como o santo graal da detecção de outlier / anomalia, no entanto, a idéia parece ser bastante...
Gostaria de saber a diferença em termos de aplicativos (por exemplo, qual é a detecção de fraude no cartão de crédito?) E em termos de técnicas usadas. Trabalhos de exemplo que definem a tarefa seriam
Eu tenho um vetor e quero detectar outliers nele. A figura a seguir mostra a distribuição do vetor. Pontos vermelhos são outliers. Pontos azuis são pontos normais. Pontos amarelos também são normais. Eu preciso de um método de detecção de outlier (um método não paramétrico) que possa apenas...