LITMIR.BIZ

Скачать книгу

данные

      # Данные предварительно должны быть нормализованы

      input_dim = X_train.shape[1] # размер входных данных

      # Энкодер

      input_layer = Input(shape=(input_dim,))

      encoded = Dense(32, activation='relu')(input_layer)

      encoded = Dense(16, activation='relu')(encoded)

      # Декодер

      decoded = Dense(32, activation='relu')(encoded)

      decoded = Dense(input_dim, activation='sigmoid')(decoded)

      # Модель автоэнкодера

      autoencoder = Model(input_layer, decoded)

      # Компиляция модели

      autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='mse')

      # Обучение модели на обычных (нормальных) образцах

      autoencoder.fit(X_train, X_train,

      epochs=50,

      batch_size=128,

      shuffle=True,

      validation_data=(X_test, X_test))

      # Использование автоэнкодера для предсказания на тестовых данных

      predicted = autoencoder.predict(X_test)

      # Рассчитываем ошибку реконструкции для каждого образца

      mse = np.mean(np.power(X_test – predicted, 2), axis=1)

      # Определение порога для обнаружения аномалий

      threshold = np.percentile(mse, 95) # например, выбираем 95-й процентиль

      # Обнаружение аномалий

      anomalies = X_test[mse > threshold]

      # Вывод аномалий или дальнейшее их анализ

      print(f"Найдено {len(anomalies)} аномалий в данных.")

      ```

      Пояснение архитектуры и процесса:

      1. Архитектура автоэнкодера: Модель состоит из двух частей: энкодера и декодера. Энкодер уменьшает размерность данных, представляя их в скрытом пространстве меньшей размерности. Декодер восстанавливает данные обратно в оригинальную размерность.

      2. Компиляция и обучение: Модель компилируется с использованием оптимизатора Adam и функции потерь MSE (Mean Squared Error), затем обучается на обычных (нормальных) образцах.

      3. Определение порога для обнаружения аномалий: После обучения модели рассчитывается среднеквадратичная ошибка (MSE) между входными данными и их реконструкциями. Затем определяется порог, например, на основе перцентиля ошибок, для обнаружения аномальных образцов.

      4. Обнаружение аномалий: Образцы, для которых ошибка восстановления выше заданного порога, считаются аномальными.

      Преимущества использования автоэнкодеров для обнаружения аномалий

      – Не требуется разметка данных: Автоэнкодеры могут обучаться без размеченных данных, что упрощает процесс обнаружения аномалий.

      – Универсальность: Могут использоваться для различных типов данных, включая структурированные данные, изображения и текст.

      – Высокая чувствительность к аномалиям: Автоэнкодеры могут выявлять сложные и неочевидные аномалии, которые могут быть пропущены другими методами.

      Этот подход к обнаружению аномалий является эффективным инструментом для финансовых институтов и других отраслей, где важно быстро выявлять подозрительные или необычные события в данных.

      15. Прогнозирование погоды с использованием LSTM сети

      – Задача: Анализ временных рядов метеорологических данных.

      Прогнозирование погоды с использованием LSTM (Long Short-Term Memory) сети – это задача анализа временных рядов, которая требует учета зависимостей в данных со временем, таких как температура, влажность, давление и другие метеорологические параметры. LSTM, как тип рекуррентной нейронной сети, хорошо подходит для работы с последовательными данных, сохраняя информацию на

Скачать книгу