目次:
定義-ノベルティ検出とはどういう意味ですか？
ノベルティ検出は、新しいデータまたは未知のデータを判別し、これらの新しいデータが標準内（内側）または外側（外側）にあるかどうかを判別するために使用される統計的手法です。
この場合の小説とは、新しいデータであり、定期的に発生しない、または単に他のデータとは異なる、異常なデータを意味します。 ネットワーク侵入、ハッキング、ジェットエンジンの故障、機械学習などを検出するなど、通常の操作での異常を検出する必要があるさまざまな分野に新規性が適用されます。
たとえば、詐欺の検出では、クレジットカード会社はユーザーの消費習慣を監視し、それらの習慣から逸脱した場合、直ちにユーザーに電話をかけて、購入が合法的に行われたか、カードが紛失または盗難されたかを尋ねます。
Techopediaはノベルティ検出について説明します
新規性の検出は、適切な分類システムと機械学習の基本的な要件の1つです。 機械学習システムでは、トレーニング中にすべての可能性を入力できるわけではないため、将来発生する新しい種類のデータと可能性は常に存在します。基本的に、定期的に受信または表示されるものとは異なる入力です。
たとえば、障害および不正の検出では、システムは過小評価されているデータまたは潜在的な障害であるためまったく見られなかったデータを検出するようにトレーニングされています。
純粋なノベルティ検出システムの場合、ネットワークは否定的な例でトレーニングされ、このモデルに新規クラスとして適合しない入力のみを検出します。
入力が以前の入力と異なることを認識することは、学習システムにとって非常に重要で有用な能力です。 これは、システムが以前の入力やプログラミングに反応するだけでなく、実際に学習できることを意味します。
動物と人間の場合、私たちは常に新規性の検出を行います。 これは、オブジェクトを他のオブジェクトと区別する機能です。 たとえば、無地の白い壁を見て、その表面で斑点が動いているのを見ると、壁からすぐに関連付けを解除し、別のオブジェクト、おそらく昆虫であることを示します。
