Gratulacje!

Wykrywanie anomalii w Pythonie

Bekhruz (Bex) Tuychiev

Kaggle Master, Data Science Content Creator

Podsumowanie rozdziałów 1–2

  • Rozdział 1 – jednowymiarowe wykrywanie wartości odstających:
    • Metody wizualne
    • Medianowe odchylenie bezwzględne w pyod
  • Rozdział 2 – Isolation Forest:
    • IForest w pyod
    • iTrees
    • Korzystanie z prawdopodobieństw wartości odstających
Wykrywanie anomalii w Pythonie

Podsumowanie rozdziałów 3–4

  • Rozdział 3 – algorytmy odległościowe i gęstościowe:
    • KNN do wykrywania wartości odstających
    • QuantileTransformer do normalizacji
    • Algorytm Local Outlier Factor
  • Rozdział 4 – anomalie w szeregach czasowych i zespoły detekcji:
    • Dekompozycja szeregów czasowych
    • Wykrywanie wartości odstających na podstawie reszt
    • Ręczne budowanie zespołów detekcji
    • Postępowanie ze znalezionymi wartościami odstającymi
Wykrywanie anomalii w Pythonie

Dziękujemy!

Wykrywanie anomalii w Pythonie

Preparing Video For Download...