Специалисты Вашингтонского университета разработали алгоритм, способный значительно улучшить обнаружение аномалий в данных по сравнению с существующим ПО, включая в потоковых данных. Результаты работы опубликованы в журнале Journal of Artificial Intelligence Research.
Новый алгоритм предоставляет новые методы для эффективного поиска аномалий в больших объемах данных, что может быть полезно в таких областях, как кибербезопасность, управление электросетями, выявление дезинформации и медицинская диагностика. Как отметила Джана Доппа, профессор компьютерных наук, эта технология помогает искусственному интеллекту и людям совместно решать задачи обнаружения аномалий.
Алгоритм способен работать с потоковыми данными и улучшает обнаружение аномалий за счет анализа данных пакетами и минимального вмешательства человека. Это особенно важно в условиях, когда требуется быстро реагировать на новые данные, такие как мошенничество или редкие медицинские случаи.
