Rilevamento anomalie con autoencoder
Il rilevamento delle anomalie con autoencoder addestra una rete neurale a comprimere e poi ricostruire dati normali. Poiché il modello ha imparato solo come appare il normale, gli input anomali producono errori di ricostruzione notevolmente più elevati — e tali errori diventano il punteggio di anomalia. Il metodo non richiede anomalie etichettate e scala naturalmente a dati ad alta dimensionalità come flussi di sensori, immagini e registri.
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Fonti
- Chalapathy, R. & Chawla, S. (2019). Deep learning for anomaly detection: A survey. arXiv preprint arXiv:1901.03407. link ↗
- Hinton, G. E. & Salakhutdinov, R. R. (2006). Reducing the dimensionality of data with neural networks. Science, 313(5786), 504–507. DOI: 10.1126/science.1127647 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Autoencoder-Based Anomaly Detection (Reconstruction-Error Method). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/autoencoder-anomaly-detection
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