tag AIOps

Anomaly Detection (Anomali (Aykırılık) Tespiti)

Bu sayfada AIOps (Anomaly Detection (Anomali (Aykırılık) Tespiti)) etiketi ile işaretlenmiş 2 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

Anomali tespiti (anomaly detection), bir veri kumesindeki normal davanis kaliplarinin disina cikan noktayi, olayı veya davranisi otomatik olarak belirleyen makine ogrenmesi teknigidir. Sik kullanilan esdegerleri arasinda aykiri deger tespiti (outlier detection) ve novite tespiti (novelty detection) yer almaktadir. Dolandiricilik tespiti, ag guvenliği, uretim kalite kontrolu ve saglik izleme gibi kritik alanlarda hayati oneme sahiptir. Anomali tespit yontemleri uc ana kategoride incelenir. Istatistiksel yontemler, verinin normal dagilima uygunlugunu olcer ve Z-skoru, IQR gibi metriklerle aykiri degerleri saptarlar. Makine ogrenmesi tabanli yontemler ise Isolation Forest, Local Outlier Factor (LOF), One-Class SVM ve Autoencoder gibi algoritmalari kapsar. Derin ogrenme yaklasimlarinda LSTM tabanli zaman serisi anomali tespiti ve GAN tabanli sentetik normal veri olusturma one cikmakatdir. Denetimli, yarim denetimli ve denetimsiz anomali tespiti birbirinden farklidir. Denetimli yaklasimda hem normal hem de anormal orneklere ait etiketler gerekir; ancak gercek dunya verilerinde anomaliler nadir oldugu icin bu tur etiketli veri elde etmek genellikle guctur. Yarim denetimli yaklasimda yalnizca normal ornekler uzerinde egitim yapilir; test asamasinda bu normalden sapan ornekler anomali sayilir. Denetimsiz yontemler ise hicbir etiket olmaksizdan yogunluk tahmini veya kumeleme yoluyla aykiri degerleri bulur. Esik deger secimi anomali tespitinin en kritik adimlarindan biridir. Cok dusuk esik yanlıs pozitif (normal orneklerin anomali sanlmasi) uretirken cok yuksek esik gercek anomalilerin gozden kacmasina neden olur. Precision-Recall egrisi, bu dengeyi optimize etmek icin kullanilan temel gorsellestirme aracıdir. Gercek zamanli akis verilerinde (streaming data) anomali tespiti ayrica zorluk tasir. Apache Kafka ile entegre calisabilen Kafka Streams, Apache Flink veya Amazon Kinesis gibi platformlar, milyonlarca olayı saniyede isleme kapasitesi sunarken uygulanan modellerin cok hizli karar vermesi gerekir. Bu gereksinim, hafif ve hizli modellerin tercih edilmesini veya sinir aglarinin kuantizetasyon teknikleriyle sikistirilmasini zorunlu kılar.