or
Latihan ini merupakan bagian dari kursus
Pada bab ini, Anda akan mempelajari bagaimana ringkasan numerik dan grafis dapat digunakan untuk menilai secara informal apakah data mengandung titik yang tidak biasa. Anda akan menggunakan prosedur statistik yang disebut uji Grubbs untuk memeriksa apakah suatu titik merupakan pencilan, dan mempelajari algoritme Seasonal-Hybrid ESD, yang dapat membantu mengidentifikasi pencilan ketika datanya berupa deret waktu.
Pada bab ini, Anda akan mempelajari cara menghitung jarak k-nearest neighbors dan local outlier factor, yang digunakan untuk membangun skor anomali kontinu bagi setiap titik data ketika data memiliki banyak fitur. Anda akan mempelajari perbedaan antara anomali lokal dan global serta bagaimana kedua algoritme dapat membantu dalam masing-masing kasus.
Jarak k-nearest neighbors dan local outlier factor menggunakan jarak atau kerapatan relatif dari tetangga terdekat untuk memberi skor pada setiap titik. Pada bab ini, Anda akan mengeksplorasi pendekatan alternatif berbasis pohon yang disebut isolation forest, yaitu metode cepat dan andal untuk mendeteksi anomali yang mengukur seberapa mudah titik-titik dapat dipisahkan dengan membagi data secara acak menjadi wilayah yang semakin kecil.
Anda kini telah diperkenalkan pada beberapa algoritme untuk pemeringkatan anomali. Pada bab terakhir ini, Anda akan mempelajari cara membandingkan kinerja deteksi dari algoritme ketika anomali berlabel tersedia. Anda akan mempelajari cara menghitung dan menafsirkan statistik precision dan recall untuk sebuah skor anomali, serta bagaimana menyesuaikan algoritme agar dapat mengakomodasi data dengan fitur kategorikal.
Latihan Saat Ini