Ce este VAE pentru detectarea anomaliilor?

VAE (Autoencoder Variational) este un tip de rețea neuronală generativă utilizată pentru detectarea anomaliilor prin antrenarea unui model de distribuție normală a datelor. În contextul detectării anomaliilor, VAE învață să reconstruiască datele de intrare printr-un spațiu latent comprimat, minimizând diferența dintre intrare și ieșire.

Ideea este că modelul reconstruiește bine datele normale (des întâlnite), în timp ce pentru obiectele anormale, reconstrucția va fi slabă, ceea ce se manifestă printr-o valoare mare a erorii de reconstrucție sau o probabilitate scăzută a reprezentării latente. Acest lucru permite identificarea anomaliilor fără etichete explicite.

Exemplu de utilizare:

• Antrenează VAE pe date normale.
• Pentru date noi, calculează eroarea de reconstrucție.
• Dacă eroarea depășește un prag, consideră obiectul o anomalie.

# Pseudocod pentru detectarea anomaliilor cu VAE
reconstruction, z_mean, z_log_var = vae_model(x)
reconstruction_error = ((x - reconstruction) ** 2).mean()
if reconstruction_error > threshold:
    print("Anomalie detectată")