Cos'è l'apprendimento attivo nella rilevazione di anomalie?
sobes.tech AI
Risposta dell'AI
L'apprendimento attivo nella rilevazione delle anomalie è un metodo in cui il modello richiede attivamente all'esperto (persona) di annotare gli esempi più informativi o dubbi per migliorare la qualità del rilevamento delle anomalie.
Poiché le anomalie sono spesso rare e diverse, è difficile ottenere dati completamente annotati. L'apprendimento attivo aiuta a utilizzare in modo efficiente le risorse limitate di annotazione, selezionando i dati che massimizzano la precisione del modello.
Esempio: un modello di rilevamento frodi identifica transazioni con un alto grado di incertezza e chiede all'analista di confermare se sono anomalie. Le etichette ottenute vengono utilizzate per riaddestrare il modello, migliorandone la capacità di individuare nuove anomalie.