📊 异常检测 (Transformers.js)¶
在这个示例中，我们将使用 Transformers.js 实现一个异常检测系统。这个系统能够识别数据中的异常模式，帮助发现异常值或行为。
基本原理¶
异常检测(Anomaly Detection)是识别数据中不符合预期模式的观测值或事件的过程。异常可能表示设备故障、网络入侵、欺诈活动或其他值得关注的特殊情况。
异常检测方法主要分为三类： - 监督式：通过标记数据训练模型区分正常和异常 - 半监督式：仅使用正常数据训练模型，然后识别偏离正常模式的数据 - 无监督式：不使用标记数据，通过识别数据分布的远离点来�����测异常
深度学习方法包括自编码器(Autoencoders)、变分自编码器(VAEs)、生成对抗网络(GANs)和基于Transformer的模型。
交互式AI���具¶
以下是一个使用 Transformers.js 实现异常检测的基本示例，我们将使用特征提取和距离度量方法来识别异常数据点：
进阶应用¶
异常检测技术在多个领域有重要应用：
- 网络安全：检测入侵、恶意软件活动或异常网络流量
- 金融欺诈：识别异常交易模式或可疑账户活动
- 工业监控：监测设备故障或性能异常
- 医疗保健：检测异常健康指标或医疗图像中的异常
- 日志分析：从系统日志中识别异常事件或错误
更高级的异常检测系统通常包括：
- 上下文感知异常检测：考虑时间、位置等上下文因素
- 多变量异常检测：分析多个相关特征之间的关系
- 集成方法：结合多种异常检测算法的结果
- 在线学习：随着新数据的到来不断更新模型
- 可解释性：提供异常检测结果的解释
注意事项¶
实施异常检测时需要考虑：
- 定义"正常"的难度：正常模式可能随时间变化或在不同场景下有所不同
- 阈值设置：选择适当的阈值来平衡误报和漏报
- 数据不平衡：异常样本通常远少于正常样本
- 计算效率：实时应用中需要考虑算法效率
- 可解释性：在某些领域，了解为什么某个观测值被标记为异常很重要
结论¶
Transformers.js 使我们能够在浏览器中实现异常检测功能，为Web应用提供强大的数据分析能力。通过结合预训练���言模型的特征提取能力和统计方法，我们可以构建既简单又有效的异常检测系统。这对于实时监控、数据质量控制和用户体验增强等场景非常有价值。