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UNSUPERVISED ANOMALY DETECTION FOR IDENTIFYING ANOMALIES IN DATA

机译:用于识别数据异常的未经监督的异常检测

摘要

Disclosed in some examples are technical solutions to the existing technical problems in computer-implemented identification of anomalous events for distributed unstructured data existing in current supervised and unsupervised approaches. The anomaly detection system may use one or more unsupervised approaches that factor in small data sets using a volume-based time-invariant model. In some examples, in addition, a cross-category proportionality based model may also be utilized.
机译:在一些示例中公开了针对当前监督和非监督方法中存在的分布式非结构化数据的计算机实现的异常事件识别中的现有技术问题的技术解决方案。异常检测系统可以使用一种或多种不受监督的方法,这些方法使用基于体积的时间不变模型来考虑小的数据集。另外,在一些示例中,也可以利用基于跨类别比例的模型。

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