「擬似異常」とはどういう意味ですか？

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擬似異常は、正規のデータから作られた偽の珍しいイベントで、実際の異常を検出するのを助けるために使われるんだ。これは、オートエンコーダみたいなシステムが主に普通のデータでトレーニングされるときに作られる。目標は、そのシステムが普通の状態を認識できるようにして、何が違うのかを見つけられるようにすることなんだ。でも、時々、変なイベントをうまく認識しちゃうこともあって、違いを見分けるのが難しくなっちゃう。

これを解決するために、システムが学習するノイズを普通のデータに加えて、これらの擬似異常を作る。これによって、システムは普通のデータとこの作られた偽のイベントの両方で練習することで、実際の変なイベントを見つける能力が向上するんだ。

擬似異常を使うことで、検出システムはさまざまな状況で本当の問題を見つける能力を高めることができる。例えば、防犯のための動画なんかでね。この方法を使うことで、システムは普通とは何かについて厳しいルールを必要とせずに、適応してうまく働くことができるようになるんだ。