Bài thuyết trình Ứng dụng khai thác dữ liệu (Data Mining and Application): DNN-Based Anomaly Detection

Tài liệu này giới thiệu về các phương pháp phát hiện bất thường dựa trên mạng nơ-ron sâu (DNN). Phát hiện bất thường là quá trình xác định các điểm dữ liệu khác biệt đáng kể so với phần lớn các điểm dữ liệu khác. DNN-based anomaly detection sử dụng mạng nơ-ron để học các biểu diễn đặc trưng hoặc điểm số bất thường, từ đó phát hiện ra các điểm bất thường.

Sinh viên, nhà nghiên cứu trong lĩnh vực khai thác dữ liệu và học máy

Tài liệu này trình bày tổng quan về các phương pháp phát hiện bất thường sử dụng mạng nơ-ron sâu (DNN). Đầu tiên, tài liệu giới thiệu khái niệm phát hiện bất thường và vai trò của DNN trong lĩnh vực này. Tiếp theo, tài liệu phân loại các kỹ thuật DNN-based anomaly detection thành ba nhóm chính: Deep Learning for feature extraction, Learning feature representations of normality, và End-to-end anomaly score learning. Sau đó, tài liệu đi sâu vào hai thuật toán cụ thể là AutoEncoder và AnoGAN, bao gồm cấu trúc, nguyên lý hoạt động, hàm mất mát và ưu nhược điểm của từng thuật toán. AutoEncoder được trình bày chi tiết với các thành phần encoder, bottleneck, decoder và cách sử dụng lỗi tái cấu trúc để xác định điểm bất thường. AnoGAN được giải thích dựa trên cơ sở của mạng sinh đối nghịch (GAN), bao gồm generator và discriminator, cùng với hàm mất mát đặc trưng. Cuối cùng, tài liệu minh họa một số ứng dụng thực tế của DNN-based anomaly detection trong các lĩnh vực như y tế (phát hiện ung thư qua ảnh MRI), công nghiệp (phát hiện lỗi sản phẩm), và giám sát (phát hiện các vị trí bất thường từ ảnh vệ tinh).