Интеллектуальный отбор данных для выявления дефектов: новый подход

Исследователи предложили метод, использующий обучение с подкреплением для автоматического выбора наиболее информативных фрагментов изображений, что повышает точность и детализацию обнаружения аномалий.

Поиск аномалий: новый подход с использованием искусственного интеллекта

Система обнаружения аномалий ALADAEN, состоящая из модулей подготовки данных, двойного автоэнкодера с механизмом внимания и состязательным обучением, а также активного обучения с использованием генеративно-состязательных сетей, итеративно отбирает наиболее информативные неразмеченные данные и обогащает обучающую выборку синтетическими данными, обеспечивая непрерывное совершенствование и повышение точности ранжирования аномалий в условиях дефицита размеченных данных.

Исследователи предлагают инновационную систему, объединяющую глубокое обучение и активное обучение для эффективного выявления угроз в данных информационной безопасности.