Anomali Tespiti Nedir?

Anomali tespiti, verideki "normal dışı" olanı bulma işidir. Bir kredi kartından alışılmadık bir saatte, alışılmadık bir ülkeden yapılan harcama ya da bir makinenin titreşimindeki ani artış, anomali tespit sistemlerinin yakalamaya çalıştığı türden olaylardır.

Anomali tespiti nedir?

Anomali, verinin büyük çoğunluğunun izlediği örüntüye uymayan gözlemdir. Bazen bir hata ya da gürültüdür, bazen de dolandırıcılık, saldırı veya arıza gibi önemli bir olayın işaretidir. Tek tek uç değerler için aykırı değer kavramı da kullanılır.

Üç tür anomaliden söz edilir:

• Nokta anomalisi: Tek başına olağan dışı bir değer.
• Bağlamsal anomali: Belirli bir bağlamda olağan dışı olan değer; örneğin kışın 30 derece hava sıcaklığı.
• Toplu anomali: Tek tek normal görünen ama birlikte olağan dışı bir örüntü oluşturan değerler.

Hangi yöntemler kullanılır?

• İstatistiksel yöntemler: Ortalamadan kaç standart sapma uzakta olduğuna bakmak (z-skoru), çeyrekler açıklığı gibi.
• Denetimsiz öğrenme: Kümelemede hiçbir gruba ait olmayan noktalar (ör. DBSCAN), izolasyon ormanı gibi algoritmalar.
• Denetimli öğrenme: Geçmişte etiketlenmiş anomali örnekleri varsa bir sınıflandırıcı eğitmek.
• Derin öğrenme: Otokodlayıcıların normal veriyi yeniden oluşturmada zorlandığı örnekleri işaretlemek.

Kullanım alanları ve zorluklar

Dolandırıcılık tespiti, ağ güvenliği, kestirimci bakım, sağlık izleme ve kalite kontrol başlıca alanlardır.

Zorluklar ise şunlardır: Anomaliler nadirdir, bu yüzden etiketli örnek azdır; "normal" zamanla değişebilir; çok hassas bir sistem çok sayıda yanlış alarm üretir. İyi bir sistem, yakalama oranı ile yanlış alarm arasındaki dengeyi iş ihtiyacına göre kurar ve şüpheli durumları insan incelemesine yönlendirir.