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METHODS AND APPARATUS TO GENERATE ANOMALY DETECTION DATASETS

机译:产生异常检测数据集的方法和装置

摘要

Example methods and apparatus to generate anomaly detection datasets are disclosed. An example method to generate an anomaly detection dataset for training a machine learning model to detect real world anomalies includes receiving a user definition of an anomaly generator function, executing, with a processor, the anomaly generator function to generate user-defined anomaly data, and combining the user-defined anomaly data with nominal data to generate the anomaly detection dataset.
机译:公开了用于生成异常检测数据集的示例方法和装置。生成用于训练机器学习模型以检测现实世界异常的异常检测数据集的示例方法包括:接收异常生成器功能的用户定义;使用处理器执行异常生成器功能,以生成用户定义的异常数据;以及将用户定义的异常数据与标称数据结合起来以生成异常检测数据集。

著录项

  • 公开/公告号US2018330253A1

    专利类型

  • 公开/公告日2018-11-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 INTEL CORPORATION;

    申请/专利号US201715591886

  • 发明设计人 JUSTIN E. GOTTSCHLICH;NAILA FAROOQUI;

    申请日2017-05-10

  • 分类号G06N5/04;G06N99/00;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 12:06:11

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