Cos'è VAE per il rilevamento di anomalie?

VAE (Autoencoder Variazionale) è un tipo di rete neurale generativa utilizzata per il rilevamento di anomalie addestrando un modello di distribuzione normale dei dati. Nel contesto del rilevamento di anomalie, il VAE viene addestrato a ricostruire i dati di input attraverso uno spazio latente compresso, minimizzando la differenza tra input e output.

L'idea è che il modello ricostruisce bene i dati normali (frequentemente presenti), mentre per oggetti anomali la ricostruzione sarà scarsa, manifestandosi in un alto valore dell'errore di ricostruzione o in una bassa probabilità della rappresentazione latente. Questo permette di individuare anomalie senza etichette esplicite.

Esempio di utilizzo:

• Addestrare il VAE su dati normali.
• Per nuovi dati, calcolare l'errore di ricostruzione.
• Se l'errore supera una soglia, considerare l'oggetto come anomalo.

# Pseudocodice per il rilevamento di anomalie con VAE
reconstruction, z_mean, z_log_var = vae_model(x)
reconstruction_error = ((x - reconstruction) ** 2).mean()
if reconstruction_error > threshold:
    print("Anomalia rilevata")