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¿Qué es la detección de novedades? - definición de techopedia

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Anonim

Definición: ¿Qué significa la detección de novedades?

La detección de novedad es un método estadístico utilizado para determinar datos nuevos o desconocidos y determinar si estos nuevos datos están dentro de la norma (más adentro) o fuera de ella (más allá).

Una novela en este caso significa datos inusuales, que son nuevos y no ocurren regularmente o simplemente son diferentes de los demás. La novedad se aplica en diferentes campos que necesitan detectar anomalías en sus operaciones regulares, como la detección de intrusiones en la red, piratería, falla del motor a reacción, aprendizaje automático y muchos más.

En la detección de fraudes, por ejemplo, las compañías de tarjetas de crédito monitorean los hábitos de gasto de un usuario y cuando hay una desviación de esos hábitos, inmediatamente llaman al usuario para preguntar si la compra se realizó legítimamente o si la tarjeta se perdió o fue robada.

Techopedia explica la detección de novedades

La detección de novedades es uno de los requisitos fundamentales para un sistema de clasificación adecuado y en el aprendizaje automático. En los sistemas de aprendizaje automático, no se pueden ingresar todas las posibilidades durante el entrenamiento, por lo que siempre habrá nuevos tipos de datos y posibilidades que surgirán en el futuro, básicamente entradas que difieren de las que se reciben o ven regularmente.

En la detección de fallas y fraudes, por ejemplo, el sistema está capacitado para detectar datos que han sido subrepresentados o que no se han visto en absoluto, ya que se trata de fallas potenciales, y en los sistemas de datos médicos, esto podría representar una enfermedad.

Para los sistemas de detección de novedad pura, la red se entrena en los ejemplos negativos, luego solo detecta entradas que no encajan en este modelo como clase novedosa.

Reconocer que una entrada difiere de las entradas anteriores es una habilidad muy importante y útil para los sistemas de aprendizaje. Eso significaría que el sistema puede realmente aprender y no solo reaccionar a las entradas y la programación anteriores.

En el caso de animales y humanos, ejercemos la detección de novedades todo el tiempo; esa es la capacidad de distinguir objetos de otros objetos. Por ejemplo, vemos una pared blanca y lisa y luego vemos una mancha moviéndose en su superficie, inmediatamente la desasociamos de la pared y notamos que es un objeto diferente, probablemente un insecto.

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