Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Anomaly Detection: Machine Learning, Deep Learning, AutoML

Phát hiện bất thường: Machine Learning, Deep Learning, AutoML

Phát hiện bất thường: Machine Learning, Deep Learning, AutoML

Bao gồm phát hiện bất thường dựa trên thời gian, phi thời gian và hình ảnh | Hiểu những gì diễn ra bên trong một thư viện | Kết hợp với Explainable AI

4.3
(194 đánh giá)
1,070 học viên
Giảng viên
SeaportAi .
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 429.000đ -88%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
3.5 giờ video
63 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 31/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Bất thường là gì?
Có những lĩnh vực nào có thể áp dụng phát hiện bất thường?
Ba loại kỹ thuật phát hiện bất thường là gì?
Làm thế nào để phân tích dữ liệu dựa trên thời gian nhằm phát hiện bất thường?
Làm thế nào để sử dụng học có giám sát nhằm xác định bất thường?
Làm thế nào để áp dụng các thuật toán học không giám sát như DBSCAN và Isolation Forest nhằm phát hiện bất thường?
Làm thế nào để phân tích hình ảnh và xác định bất thường trong số đó?

Yêu cầu

Không có.

Đối tượng phù hợp

Những người đam mê Machine Learning và Deep Learning
Quản lý và Trưởng bộ phận Khoa học Dữ liệu/Phân tích
Người mới bắt đầu trong Khoa học Dữ liệu

Nội dung khóa học

13 phần • 30 bài giảng
1 Giới thiệu
2 Cấu trúc khóa học
1 Hiểu về bất thường
2 Các tình huống ứng dụng
3 Bất thường so với Ngoại lai: Mọi bất thường đều là ngoại lai?
1 Phương pháp Z Score
2 Phương pháp Khoảng tứ phân vị (IQR)
3 Phương pháp khoảng cách
4 DBSCAN
1 Thuật toán phân cụm
1 Thuật toán phân cụm so với phi phân cụm
2 Điểm số ngoại lai dựa trên biểu đồ (HBOS)
3 Thuật toán Isolation Forest hoạt động như thế nào?
4 Lập trình Isolation Forest
5 Phương pháp kết hợp: Kết hợp thuật toán phân cụm và phi phân cụm
1 Explainable AI: Hiểu đầu ra của thuật toán phát hiện bất thường
1 Phát hiện bất thường - Học có giám sát
2 Xử lý bộ dữ liệu mất cân bằng
1 Giới thiệu và nền tảng
2 Phát hiện bất thường - Hình ảnh
1 Hiểu về phát hiện bất thường trong dữ liệu chuỗi thời gian
2 Lập trình cho phát hiện bất thường - Chuỗi thời gian
1 GAN
2 RBM, DBN
3 Auto Encoder
4 Xây dựng các mô hình phát hiện bất thường
1 PyOD: So sánh 10 thuật toán
1 AutoML là gì?
2 Phát hiện bất thường sử dụng PowerBI
1 Bài giảng thưởng

Giới thiệu khóa học

Recent Updates

  • July 2024: Added a video lecture on hybrid approach (combining clustering and non clustering algorithms to identify anomalies)

  • Feb 2023: Added a video lecture on "Explainable AI". This is an emerging and a fascinating area to understand the drivers of outcomes.

  • Jan 2023: Added anomaly detection algorithms (Auto Encoders, Boltzmann Machines, Adversarial Networks) using deep learning

  • Nov 2022: We all want to know what goes on inside a library. We have explained isolation forest algorithm by taking few data points and identifying anomaly point through manual calculation. A unique approach to explain an algorithm!

  • July 2022: AutoML is the new evolution in IT and ML industry. AutoML is about deploying ML without writing any code. Anomaly Detection Using PowerBI has been added. 

  • June 2022: A new video lecture on balancing the imbalanced dataset has been added.

  • May 2022: A new video lecture on PyOD: A comparison of 10 algorithms has been added



Course Description

An anomaly is a data point that doesn’t fit or gel with other data points. Detecting this anomaly point or a set of anomaly points in a process area can be highly beneficial as it can point to potential issues affecting the organization. In fact, anomaly detection has been the most widely adopted area with in the artificial intelligence - machine learning space in the world of business. As a practitioner of AI, I always ask my clients to start off with anomaly detection in their AI journey because anomaly detection can be applied even when data availability is limited.

Anomaly detection can be applied in the following areas:

  • Predictive maintenance in the manufacturing industry

  • Fraud detection across industries

  • Surveillance activities across industries

  • Customer Service and retail industries

  • Sales

The following will be covered in this program:

  • The three types of anomaly detection – time based, non time based and image. Of these, image anomaly is a new frontier for AI. Just like we analyze the numbers, we can now analyze images and identify anomalies.

  • Machine learning and deep learning concepts

  • Supervised and unsupervised algorithms (DBSCAN, Isolation Forest)

  • Image anomaly detection using deep learning techniques

  • Scenarios where anomaly detection can be applied


Anomaly detection is one area that can be applied in any type of business and hence organizations embarking on AI journey normally first explore anomaly detection area. So, as professionals and students, you can also explore this wonderful field!

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Data Science
Hiển thị tất cả khoá học Deep Learning
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊