Викторина по обнаружению аномалий с помощью ИИ

Ответы и пояснения появляются по мере прохождения теста.

1. Почему обнаружение аномалий часто работает без помеченных примеров аномалий?
   • Аномалии редки и непредсказуемы, поэтому вместо этого модели учатся «нормально».
   • Использование этикеток запрещено
   • Аномалий никогда не бывает
   • Он использует только изображения
2. «Контекстная аномалия» — это точка данных, которая:
   • Всегда и везде ненормально
   • Нормально в одном контексте, но ненормально в другом
   • Опечатка в базе данных
   • Дублирующаяся запись
3. What does the cited WACV autoencoder study use as an anomaly score?
   • A legal fraud label assigned to every record
   • A guarantee that no future fault will occur
   • Reconstruction error from an autoencoder trained to model the data
   • The number of random trees in an Isolation Forest
4. How does the original Isolation Forest paper isolate candidate anomalies?
   • It requires an expert to label every anomaly in advance
   • It measures reconstruction error from a neural decoder
   • It uses a fixed threshold that proves an item is defective
   • Random partitioning tends to isolate anomalous instances in fewer splits
5. В чем главная опасность слишком чувствительной установки порога аномалии?
   • Аналитики завалены ложными тревогами
   • Модель работает быстрее.
   • Данные шифруются
   • Аномалии становятся невозможными
6. What can an unusual machine-vibration score reasonably trigger?
   • An automatic shutdown because failure is guaranteed
   • A maintenance investigation or additional measurement, without predicting failure with certainty
   • A confirmed diagnosis of the failed component
   • A claim that the machine will fail within a fixed number of hours
7. Why is an anomaly score not automatically a fraud or defect label?
   • It is always a verified label
   • Anomaly scores cannot be compared
   • It indicates unusualness under a model or baseline, not the cause or consequence
   • The threshold proves intent
8. What should be documented when setting an anomaly threshold?
   • Только название модели
   • A claim that false positives are impossible
   • The number of GPUs alone
   • The reference data, score definition, threshold rationale, and review process