Anomaly Detection using Autoencoders

Автор: PyCon South Africa

Загружено: 2020-02-13

Просмотров: 5686

Описание: by Naledi Modise and Angela Lai King

At: PyConZA 2019

Finding anomalous behaviour can be similar to finding a needle in a haystack. This information can be very useful for fraud detection or identifying unusual behavior. Machine Learning techniques such as autoencoders can assist in this process.

We will present a jupyter notebook followed by a visualisation which indicates anomalous activity using an open source credit card dataset. The anomalous activity will be compared to known fraudulent activity within the dataset. The technologies used for visualisation is Qliksense and the python implementation of autoencoders is the h2o deeplearning estimator package.

Room: Boundary Room
Scheduled start: 2019-10-11 09:00:00+02

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Anomaly Detection using Autoencoders

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Anomaly Detection: Algorithms, Explanations, Applications

Anomaly Detection: Algorithms, Explanations, Applications

Principals of System Integration

Principals of System Integration

Anomaly Detection with AutoEncoders using Tensorflow

Anomaly Detection with AutoEncoders using Tensorflow

Production-ready Flask & Django apps on Kubernetes

Production-ready Flask & Django apps on Kubernetes

88 - Применение автоэнкодеров - Обнаружение аномалий

88 - Применение автоэнкодеров - Обнаружение аномалий

Anomaly Detection 101 - Elizabeth (Betsy) Nichols Ph.D.

Anomaly Detection 101 - Elizabeth (Betsy) Nichols Ph.D.

Jan van der Vegt: A walk through the isolation forest | PyData Amsterdam 2019

Jan van der Vegt: A walk through the isolation forest | PyData Amsterdam 2019

Outlier & Anomaly Detection using Isolation Forest | What are Anomalies? | What is Isolation Forest?

Outlier & Anomaly Detection using Isolation Forest | What are Anomalies? | What is Isolation Forest?

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

Лучший документальный фильм про создание ИИ

Лучший документальный фильм про создание ИИ

Unsupervised Learning with Autoencoders | Christoph Henkelmann

Unsupervised Learning with Autoencoders | Christoph Henkelmann

Anomaly detection using iforest

Anomaly detection using iforest

Science of Anomaly Detection

Science of Anomaly Detection

Разместил ВАКАНСИЮ на FRONTEND разработчика. В шоке от откликов и резюме. Выводы

Разместил ВАКАНСИЮ на FRONTEND разработчика. В шоке от откликов и резюме. Выводы

Detecting outliers and anomalies in realtime at Datadog - Homin Lee (OSCON Austin 2016)

Detecting outliers and anomalies in realtime at Datadog - Homin Lee (OSCON Austin 2016)

Time Series Anomaly Detection Tutorial with PyTorch in Python | LSTM Autoencoder for ECG Data

Time Series Anomaly Detection Tutorial with PyTorch in Python | LSTM Autoencoder for ECG Data

Detecting Anomalies Using Statistical Distances | SciPy 2018 | Charles Masson

Detecting Anomalies Using Statistical Distances | SciPy 2018 | Charles Masson

Building Simple yet Effective APIs for the City of Cape Town A Python-Powered Approach

Building Simple yet Effective APIs for the City of Cape Town A Python-Powered Approach

Простое объяснение автоэнкодеров

Простое объяснение автоэнкодеров

#145 - Anomaly Detection | Local Outlier Factor | LOF Algorithm

#145 - Anomaly Detection | Local Outlier Factor | LOF Algorithm