Исследовательская группа

Прикладное машинное обучение и глубокое обучение

Анализ градиента нейронной сети для поиска аномалий в данных

December 10

Модели машинного обучения обучаются на предварительно собранных размеченных данных, которые предположительно получены из одного и того же неизвестного нам распределения. Но в процессе эксплуатации бывают случаи, когда на вход подаются данные из совсем другого распределения, для работы с которыми модель никак не предназначена. В таких случаях она должна уметь говорить: "Я не знаю, что это такое", а аномальные данные должны быть отправлены на экспертизу.

На семинаре мы подробно обсудим формулировку задачи детекции аномалий, рассмотрим алгоритм ODIN, использующий softmax-вероятности для детекции аномалий, поговорим о подходах к оценке таких методов, принятых в академической среде. 

Во второй половине доклада мы обсудим разрабатываемый в данный момент алгоритм детекции аномалий, основанный на анализе градиента нейронной сети, и сравним полученные результаты с другими методами.

Докладчик: Глеб Енгалыч.

Язык доклада: русский.

Дата и время: 10-е декабря, 19:00-20:30.

Заходите в Zoom: https://clck.ru/Rbv3x