Šta je VAE za detekciju anomalija?

VAE (Variationalni Autoencoder) je vrsta generativne neuronske mreže koja se koristi za otkrivanje anomalija treniranjem modela normalne distribucije podataka. U kontekstu otkrivanja anomalija, VAE se trenira da rekonstruiše ulazne podatke putem sažetog latentnog prostora, minimizirajući razliku između ulaza i izlaza.

Ideja je da model dobro rekonstruiše normalne (često prisutne) podatke, dok će za anormalne objekte rekonstrukcija biti loša, što se manifestuje visokim vrednostima greške rekonstrukcije ili niskom verovatnoćom latentnog prikaza. Ovo omogućava detekciju anomalija bez eksplicitnih oznaka.

Primer upotrebe:

• Trenirajte VAE na normalnim podacima.
• Za nove podatke izračunajte grešku rekonstrukcije.
• Ako greška pređe prag, smatrate objekat anomalijom.

# Pseudokod za detekciju anomalija sa VAE
reconstruction, z_mean, z_log_var = vae_model(x)
reconstruction_error = ((x - reconstruction) ** 2).mean()
if reconstruction_error > threshold:
    print("Detektovana anomalija")