ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

Anomaly Detection Explained: AI Techniques for Spotting Unusual Data Patterns

Автор: Learning Tree International

Загружено: 2025-01-30

Просмотров: 690

Описание: What is Anomaly Detection?

Join Chris Mawata, a seasoned instructor at Learning Tree International and mathematics professor, as he dives into the fascinating world of anomaly detection. This introductory video explains the concept of anomaly detection, a set of AI techniques used to identify unusual data patterns.

Chris breaks down why anomaly detection is crucial in a data-driven world and explores its three main approaches:
• Supervised Anomaly Detection – Training models with labeled data to identify normal and abnormal behavior.
• Semi-Supervised Anomaly Detection – Using unlabeled data to train models that can recognize patterns.
• Unsupervised Anomaly Detection – Identifying anomalies without labeled data, relying on algorithms to flag outliers.

Discover practical applications of anomaly detection, from spotting hacking attempts and bank fraud to identifying equipment malfunctions before they become costly problems.

Want to learn more about anomaly detection and other cutting-edge topics? Visit https://bit.ly/3CptSCh today!

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Anomaly Detection Explained: AI Techniques for Spotting Unusual Data Patterns

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Semi-Supervised Anomaly Detection Explained with Autoencoders

Semi-Supervised Anomaly Detection Explained with Autoencoders

Anomaly detection 101

Anomaly detection 101

Herd-i Case Study Insights

Herd-i Case Study Insights

Обнаружение аномалий с помощью деревьев изоляции: практическое машинное обучение

Обнаружение аномалий с помощью деревьев изоляции: практическое машинное обучение

Are LLMs good anomaly detectors? - Chloé Caron

Are LLMs good anomaly detectors? - Chloé Caron

LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!

LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!

Ensuring Research Integrity in Today's Research Landscape: From Data to Publication

Ensuring Research Integrity in Today's Research Landscape: From Data to Publication

Краткое объяснение больших языковых моделей

Краткое объяснение больших языковых моделей

Подробное объяснение тонкой настройки LoRA и QLoRA

Подробное объяснение тонкой настройки LoRA и QLoRA

Можете ли вы отличить ИИ от человека? | Майкл Вулдридж | Big Think

Можете ли вы отличить ИИ от человека? | Майкл Вулдридж | Big Think

Чем ОПАСЕН МАХ? Разбор приложения специалистом по кибер безопасности

Чем ОПАСЕН МАХ? Разбор приложения специалистом по кибер безопасности

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

Anomaly Detection in Videos with GenAI & ML

Anomaly Detection in Videos with GenAI & ML

ЛУЧШАЯ БЕСПЛАТНАЯ НЕЙРОСЕТЬ Google, которой нет аналогов

ЛУЧШАЯ БЕСПЛАТНАЯ НЕЙРОСЕТЬ Google, которой нет аналогов

Introducing Azure Anomaly Detector

Introducing Azure Anomaly Detector

Anomaly detection in time series with Python | Data Science with Marco

Anomaly detection in time series with Python | Data Science with Marco

Предел развития НЕЙРОСЕТЕЙ

Предел развития НЕЙРОСЕТЕЙ

How Convolutional Autoencoders Work—Visually Explained

How Convolutional Autoencoders Work—Visually Explained

Алгоритм случайного леса наглядно объяснен!

Алгоритм случайного леса наглядно объяснен!

Нейросеть Grok: полный гайд по работе в нейросети от Илона Маска

Нейросеть Grok: полный гайд по работе в нейросети от Илона Маска

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]