Вітаємо!

Виявлення аномалій у Python

Bekhruz (Bex) Tuychiev

Kaggle Master, Data Science Content Creator

Підсумок розділів 1–2

  • Розділ 1 — одновимірне виявлення викидів:
    • Візуальні методи
    • Median Absolute Deviation з pyod
  • Розділ 2 — Isolation Forest:
    • IForest з pyod
    • iTrees
    • Використання ймовірностей викидів
Виявлення аномалій у Python

Підсумок розділів 3–4

  • Розділ 3 — алгоритми на відстані та щільності:
    • KNN для виявлення викидів
    • QuantileTransformer для нормалізації
    • Алгоритм Local Outlier Factor
  • Розділ 4 — аномалії часових рядів і ансамблі викидів:
    • Декомпозиція часових рядів
    • Виявлення викидів у часових рядах за залишками
    • Ручне побудування ансамблів викидів
    • Як працювати з виявленими викидами
Виявлення аномалій у Python

Дякуємо!

Виявлення аномалій у Python

Preparing Video For Download...