Machine learningMachine learning
عزل الغابة النشط للتعلم
يجمع عزل الغابة النشط للتعلم بين قوة تسجيل الشذوذ غير الخاضع للإشراف لعزل الغابة واستراتيجية استعلام تكرارية تطلب من خبير بشري تسمية الحالات الأكثر إفادة. والنتيجة هي كاشف يقوم بتحسين حدود الشذوذ الخاصة به باستخدام ميزانية تسمية دنيا، مما يحسن بشكل كبير الدقة على الشذوذ النادر والدقيق مقارنة بخط أساس غير خاضع للإشراف بالكامل.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Das, S., Wong, W. K., Fern, A., Dietterich, T. G., & Amran Siddiqui, M. (2019). Incorporating Expert Feedback into Active Anomaly Discovery. In Proceedings of the 2019 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), pp. 1009–1014. link ↗
- Liu, F. T., Ting, K. M., & Zhou, Z. H. (2008). Isolation Forest. In Proceedings of the 8th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), pp. 413–422. DOI: 10.1109/ICDM.2008.17 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Active Learning with Isolation Forest for Anomaly Detection. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/active-learning-isolation-forest
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- التعلم النشطتعلم الآلة↔ compare
- اكتشاف الشذوذ باستخدام التشفير التلقائيتعلم الآلة↔ compare
- غابة العزلتعلم الآلة↔ compare
- آلة المتجهات الداعمة أحادية الفئةتعلم الآلة↔ compare
- الغابة العازلة شبه المُشرف عليهاتعلم الآلة↔ compare