В этой статье объясняются цели обнаружения аномалий и описываются подходы, используемые для решения конкретных случаев использования для обнаружения аномалий и мониторинга состояния. Michael Garbade ,...

Статья подготовлена для студентов курса «Machine learning» в образовательном проекте OTUS. Поиск аномалий может быть как конечной целью анализа и построения моделей, так и промежуточным этапом подготовки и очистки данных. В первом сценарии мы хотим научиться для каждого объекта выборки выносить вердикт, является ли он аномальным/нестандартным, а во втором мы находим и убираем выбросы в данных, чтобы в дальнейшем получить более устойчивые модели. В определении из документации scikit-learn, задача...