Descrição do Curso
Estas lições te guiarão por vários métodos de deteção de anomalias e suas aplicações no mundo real. Aprenderás como vários estilos de aprendizado de máquina podem ser usados na deteção de anomalias e quais métodos de cluster específicos funcionam para a deteção de anomalias. Por sua vez, exploraremos as florestas de isolamento e como elas podem aplicar-se à aplicação real da deteção de fraudes. Para além disto, este curso explicará melhor como as anomalias podem ser detetadas, bem como as diferenças entre métodos supervisionados e não supervisionados de deteção de anomalias, k-vizinhos mais próximos e métodos baseados em cluster para detetar anomalias no aprendizado de máquina.
O Que Você Vai Aprender
- Detectar anomalias e identificar as maneiras pelas quais os dados podem ser anômalos
- Distinguir entre métodos supervisionados, não supervisionados e semi-supervisionados de detecção de anomalias
- Aplicar métodos de clustering e baseados em clustering para detectar anomalias em aprendizado de máquina
- Usar k-vizinhos mais próximos para detecção de anomalias
- Explorar florestas de isolamento e aplicá-las à detecção de fraude
- Examinar os desafios enfrentados em aplicações reais de detecção de anomalias
Principais Conclusões
- Vários estilos de aprendizado de máquina podem ser usados para detecção de anomalias, incluindo métodos supervisionados, não supervisionados e semi-supervisionados.
- Métodos específicos de clustering e baseados em clustering podem ser aplicados para detectar anomalias nos dados.
- Florestas de isolamento são um método de detecção de anomalias que pode ser aplicado à detecção de fraude no mundo real.
- K-vizinhos mais próximos é uma das abordagens coberta para detectar anomalias em aprendizado de máquina.
- Aplicações reais de detecção de anomalias apresentam desafios que o curso explora.
Perguntas Frequentes
O que este curso cobre?
O curso cobre vários métodos de detecção de anomalias e suas aplicações no mundo real, incluindo como diferentes estilos de aprendizado de máquina são usados na detecção de anomalias, quais métodos de clustering funcionam para isso, florestas de isolamento, k-vizinhos mais próximos, métodos baseados em clustering e as diferenças entre abordagens supervisionadas e não supervisionadas.
Quais métodos de detecção de anomalias vou aprender?
Você aprenderá sobre métodos supervisionados versus não supervisionados, métodos semi-supervisionados, k-vizinhos mais próximos, métodos baseados em clustering e florestas de isolamento.
Qual aplicação do mundo real é usada como exemplo?
O curso explora florestas de isolamento e como elas podem ser aplicadas à aplicação do mundo real de detecção de fraude.
Quais habilidades este curso ajuda a desenvolver?
Ajuda a desenvolver habilidades em detecção de anomalias, métodos de mineração de dados, prevenção e detecção de fraude, aprendizado de máquina, algoritmos de aprendizado de máquina e métodos de aprendizado de máquina.
Quais são os objetivos de aprendizagem?
Detectar anomalias e maneiras pelas quais os dados podem ser anômalos, compreender os desafios enfrentados em aplicações reais de detecção de anomalias e revisar métodos de clustering para detecção de anomalias.
