एआई विसंगति का पता लगाना

विसंगति का पता लगाना एआई है जो सीखता है कि 'सामान्य' कैसा दिखता है और फिर एक असफल मशीन से लेकर नेटवर्क घुसपैठ तक, जो भी फिट नहीं होता है उसे चिह्नित करता है। यह दुर्लभ, अप्रत्याशित घटनाओं को पकड़ने के पीछे की व्यापक तकनीक है, तब भी जब किसी ने अभी तक उनके उदाहरणों को लेबल नहीं किया है।

क्योंकि विसंगतियाँ दुर्लभ और विविध हैं, मॉडल आमतौर पर लेबल किए गए खराब उदाहरणों पर भरोसा करने के बजाय सामान्य व्यवहार और ध्वज विचलन का प्रोफ़ाइल सीखते हैं।

सामान्य डेटा पर प्रशिक्षित, एक ऑटोएन्कोडर सामान्य इनपुट को अच्छी तरह से पुनर्निर्माण करता है लेकिन विसंगतियों को खराब तरीके से पुनर्निर्माण करता है, इसलिए उच्च पुनर्निर्माण त्रुटि एक विसंगति का संकेत देती है।

एक अत्यधिक संवेदनशील सीमा कई झूठी सकारात्मकताएँ उत्पन्न करती है, जो विश्लेषकों पर भारी पड़ती है; बहुत ढीली दहलीज वास्तविक विसंगतियों से चूक जाती है।

पूर्वानुमानित रखरखाव एक मुख्य अनुप्रयोग है: असामान्य कंपन या तापमान का पता लगाने से पहले उपकरण विफलता की चेतावनी दी जाती है।