Die Neuheitserkennung ist eine Technik des maschinellen Lernens, die verwendet wird, um neue, zuvor nicht gesehene Ereignisse in Daten zu identifizieren. Es handelt sich um eine Form des unüberwachten Lernens, d. h. es werden keine markierten Daten für das Training benötigt. Vielmehr beruht es auf der Erkennung von Mustern oder Anomalien in Daten, die als "neu" oder neuartig angesehen werden. Es ist ein wichtiges Instrument für die Anwendung in einer Vielzahl von Bereichen, wie z. B. Betrugserkennung, medizinische Diagnose und Online-Sicherheit.
Die Erkennung von Neuartigkeiten erfolgt durch die Analyse von Daten, um neue Ereignisse oder Muster zu erkennen, die in den vorhandenen Daten nicht vorhanden sind. Dazu werden verschiedene Algorithmen eingesetzt, die die Unterschiede zwischen den neuen Daten und den bestehenden Daten erkennen und quantifizieren können. Auf diese Weise können neue Muster oder Ereignisse identifiziert werden, die auf eine Veränderung in den Daten hinweisen könnten.
Es gibt verschiedene Arten von Algorithmen, die bei der Erkennung von Neuartigkeiten eingesetzt werden, z. B. Clustering-Algorithmen, Support-Vector-Maschinen und Deep-Learning-Netzwerke. Jeder dieser Algorithmen hat seine eigenen Vor- und Nachteile und kann zur Erkennung verschiedener Arten von Anomalien verwendet werden.
Die Neuheitserkennung wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, z. B. bei der Betrugserkennung, der medizinischen Diagnose und der Online-Sicherheit. Bei der Erkennung von Betrug kann sie dazu verwendet werden, neue Muster betrügerischen Verhaltens zu identifizieren, die in den vorhandenen Daten möglicherweise nicht vorhanden sind. In der medizinischen Diagnostik können neue Krankheiten oder medizinische Zustände erkannt werden, die bisher noch nicht aufgetreten sind. Im Bereich der Online-Sicherheit können neue bösartige Aktivitäten oder Bedrohungen aufgedeckt werden, die bisher noch nicht aufgetreten sind.
Die Erkennung von Neuartigkeiten kann eine schwierige Aufgabe sein, da die Daten sehr variabel sein können. Dies bedeutet, dass die für die Neuheitserkennung verwendeten Algorithmen in der Lage sein müssen, sich an diese Schwankungen anzupassen, um neue Muster oder Ereignisse genau zu erkennen. Außerdem müssen die für die Neuheitserkennung verwendeten Daten von hoher Qualität sein, da Ungenauigkeiten zu ungenauen Ergebnissen führen können.
Die Neuheitserkennung kann ein leistungsfähiges Instrument zur Erkennung neuer, bisher nicht beobachteter Ereignisse in Daten sein. Sie ist ein wichtiges Werkzeug für die Anwendung in einer Vielzahl von Bereichen, wie z. B. Betrugserkennung, medizinische Diagnose und Online-Sicherheit. Außerdem lassen sich damit neue Muster oder Ereignisse erkennen, die auf eine Veränderung in den Daten hindeuten, so dass man schnell handeln und reagieren kann.
Bei der Implementierung der Neuheitserkennung muss sichergestellt werden, dass die verwendeten Daten von hoher Qualität sind und dass die gewählten Algorithmen für die Aufgabe geeignet sind. Darüber hinaus ist es wichtig, die Ergebnisse der Neuheitserkennung zu testen und zu validieren, um die Genauigkeit zu gewährleisten.
Die Neuheitserkennung ist ein leistungsfähiges Instrument zur Erkennung neuer, bisher nicht gesehener Ereignisse in Daten. Sie ist ein wichtiges Werkzeug für die Anwendung in einer Vielzahl von Bereichen, wie z. B. Betrugserkennung, medizinische Diagnose und Online-Sicherheit. Außerdem muss sichergestellt werden, dass die verwendeten Daten von hoher Qualität sind, dass die gewählten Algorithmen geeignet sind und dass die Ergebnisse getestet und validiert werden.
Es gibt einige wichtige Unterscheidungsmerkmale zwischen der Erkennung von Anomalien und Neuartigkeiten. Erstens wird die Erkennung von Anomalien in der Regel dazu verwendet, ungewöhnliche Muster in Daten zu erkennen, die auf ein Problem oder eine Störung hindeuten könnten, während die Erkennung von Neuheiten dazu dient, neue Muster zu erkennen, die von Interesse sein könnten. Die Erkennung von Anomalien basiert in der Regel auf einem Vergleich mit erwarteten Werten oder Normen, während die Erkennung von Neuartigkeiten möglicherweise keinen Bezugspunkt hat, mit dem neue Muster verglichen werden können. Außerdem wird die Erkennung von Anomalien in der Regel dazu verwendet, seltene Ereignisse zu identifizieren, während die Erkennung von Neuartigkeiten dazu dient, neue Ereignisse zu erkennen, die möglicherweise nicht selten sind.
Im Allgemeinen ist eine Anomalie etwas, das von der Norm abweicht, während ein Ausreißer etwas ist, das außerhalb des normalen Bereichs liegt. Im Zusammenhang mit der Datenanalyse werden die Begriffe jedoch häufig austauschbar verwendet, um Datenpunkte zu bezeichnen, die weit vom Rest der Daten entfernt sind.
Zu den verschiedenen Arten von Anomalien gehören ungewöhnliches Verhalten oder Daten, die nicht in das erwartete Muster passen. Das kann alles sein, von einer plötzlichen Spitze im Datenverkehr eines Netzwerks bis hin zu einem Benutzer, der auf Daten zugreift, auf die er normalerweise keinen Zugriff hat. Die Erkennung von Anomalien ist wichtig, um potenzielle Sicherheitsbedrohungen oder -probleme zu erkennen und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen.
Es gibt drei Arten von Anomalien: punktuelle Anomalien, kontextbezogene Anomalien und kollektive Anomalien.
Eine Punktanomalie liegt vor, wenn ein Datenpunkt im Vergleich zu den übrigen Daten anomal ist. Eine kontextuelle Anomalie liegt vor, wenn ein Datenpunkt in Bezug auf seinen Kontext anomal ist. Eine kollektive Anomalie liegt vor, wenn ein Datenpunkt in Bezug auf eine Gruppe von Datenpunkten anomal ist.
Die Erkennung von Anomalien ist eine Art des unüberwachten maschinellen Lernens, das dazu dient, ungewöhnliche Muster in Daten zu erkennen. Das Ziel der Anomalieerkennung ist es, Datenpunkte zu finden, die Ausreißer oder in irgendeiner Weise ungewöhnlich sind. Die Erkennung von Anomalien wird in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt, z. B. bei der Erkennung von Betrug, der Netzwerksicherheit und in der Produktion.
Es gibt zwei Hauptarten der Anomalieerkennung: Klassifizierung und Regression. Klassifizierung wird verwendet, um Datenpunkte zu identifizieren, die Ausreißer in Bezug auf eine bestimmte Klasse oder Kategorie sind. Ein Klassifizierungsalgorithmus könnte zum Beispiel verwendet werden, um betrügerische Kreditkartentransaktionen zu erkennen. Die Regression wird verwendet, um Datenpunkte zu finden, die in Bezug auf einen bestimmten numerischen Wert ungewöhnlich sind. Ein Regressionsalgorithmus könnte zum Beispiel verwendet werden, um Häuser zu identifizieren, die ungewöhnlich teuer sind.