Anomali Tespiti

Anomali tespiti veya aykırı değer tespiti, bir veri kümesinin geri kalanıyla uyumsuz hale gelerek olağan, standart veya beklenenden sapma gösteren gözlemler, olaylar veya veri noktalarının tanımlanmasıdır.

Anomali tespiti, istatistik alanında uzun bir geçmişe sahiptir; analistler ve bilim insanları, anormal görünen herhangi bir unsuru tespit etmek için grafikleri incelerdi. Günümüzde, anomali tespiti, bir veri kümesinin normal davranışındaki beklenmedik değişiklikleri otomatik olarak belirlemek için yapay zeka (AI) ve makine öğrenimini (ML) kullanmaktadır.

Anormal veriler, altyapı arızası, yukarı akış kaynağından gelen bir kesinti veya güvenlik tehditleri gibi kritik olayların gerçekleştiğini gösterebilir. Anomaliler, mimari optimizasyon fırsatlarını veya pazarlama stratejilerini geliştirme olanaklarını da ortaya çıkarabilir.

Anomali tespiti, çeşitli sektörlerde birçok kullanım alanına sahiptir. Örneğin, finans sektöründe dolandırıcılık tespitinde, üretimde kusur veya ekipman arızalarının belirlenmesinde, siber güvenlikte olağandışı ağ etkinliklerinin tespitinde ve sağlık hizmetlerinde anormal hasta durumlarının belirlenmesinde kullanılır.

Aykırı değer tespiti zor olabilir çünkü anomaliler genellikle nadirdir ve normal davranışın özellikleri karmaşık ve dinamik olabilir. İş perspektifinden bakıldığında, yanlış pozitifler veya veri gürültüsü yerine gerçek anomalilerin tanımlanması esastır.