Phát hiện bất thường bằng Autoencoder

Phương pháp phát hiện bất thường bằng autoencoder huấn luyện một mạng nơ-ron để nén rồi tái tạo lại dữ liệu bình thường. Vì mô hình chỉ học được dạng thức của dữ liệu bình thường, các đầu vào bất thường sẽ tạo ra lỗi tái tạo cao một cách rõ rệt — và những lỗi đó trở thành điểm số bất thường. Phương pháp này không yêu cầu nhãn dữ liệu bất thường và có khả năng mở rộng tự nhiên cho dữ liệu nhiều chiều như luồng cảm biến, hình ảnh và bản ghi nhật ký.