Machine learningMachine learning
יער בידוד בלמידה פעילה (Active Learning Isolation Forest)
יער בידוד בלמידה פעילה משלב את יכולת ניקוד החריגים הבלתי מפוקחת של יער בידוד עם אסטרטגיית שאילתה איטרטיבית המבקשת ממומחה אנושי לתייג את המופעים האינפורמטיביים ביותר. התוצאה היא גלאי המחדד את גבולות החריגים שלו באמצעות תקציב תיוג מינימלי, ומשפר באופן דרמטי את הדיוק בזיהוי חריגים נדירים ועדינים בהשוואה לבסיס בלתי מפוקח לחלוטין.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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 ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Active Learning with Isolation Forest for Anomaly Detection. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.
- למידה פעילהלמידת מכונה↔ compare
- זיהוי אנומליות באמצעות אוטואנקודרלמידת מכונה↔ compare
- יער בידודלמידת מכונה↔ compare
- מכונת וקטורים תומכים חד-מחלקתית (One-Class SVM)למידת מכונה↔ compare
- Isolation Forest חצי-מפוקחלמידת מכונה↔ compare