Cosa significa "Pseudo-anomalie"?

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Le pseudo-anomalie sono eventi strani finti creati da dati normali per aiutare a rilevare le vere anomalie. Vengono fatte quando un sistema, come un autoencoder, viene addestrato principalmente su dati normali. L'obiettivo è che il sistema riconosca com'è il normale così può individuare cosa è diverso. Tuttavia, a volte riesce anche a riconoscere bene eventi strani, il che rende difficile capire la differenza.

Per affrontare questo, si aggiunge rumore che il sistema impara ai dati normali per creare queste pseudo-anomalie. Questo aiuta il sistema ad imparare meglio come individuare eventi strani reali, dandogli pratica sia con dati normali che con questi eventi finti creati.

Usando le pseudo-anomalie, i sistemi di rilevamento possono migliorare la loro capacità di trovare problemi reali in diverse situazioni, come nei video per la sicurezza. Questo metodo permette al sistema di adattarsi e funzionare meglio senza bisogno di regole rigide su cosa sia normale o no.