Anomaliyaların aşkarlanması üçün VAE nədir?

VAE (Variasional Autoencoder) — bu növ generativ neyron tarmog‘i bo‘lib, u ma’lumotlarning normal taqsimotini model qilish uchun o‘qitiladi. Anomaliya aniqlash kontekstida, VAE kirish ma’lumotlarini siqilgan latent bo‘shliq orqali tiklash uchun o‘qitiladi va kirish va chiqish o‘rtasidagi farqni minimallashtiradi.

G‘oyasi shuki, model odatiy (tez-tez uchraydigan) ma’lumotlarni yaxshi tiklaydi, aniq bo‘lmagan ob’ektlar uchun tiklash yomon bo‘ladi, bu esa yuqori tiklash xatosi yoki past ehtimollik bilan namoyon bo‘ladi. Bu anomaliyalarni aniq belgilamasdan aniqlash imkonini beradi.

Foydalanish misoli:

• VAE ni odatiy ma’lumotlar bilan o‘qitish.
• Yangi ma’lumotlar uchun tiklash xatosini hisoblash.
• Agar xato belgilangan chegaradan oshsa, ob’ektni anomaliya deb hisoblang.

# VAE bilan anomaliyani aniqlash uchun pseudokod
reconstruction, z_mean, z_log_var = vae_model(x)
reconstruction_error = ((x - reconstruction) ** 2).mean()
if reconstruction_error > threshold:
    print("Anomaliya aniqlangan")