O que significa "Pseudo-anomalias"?

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Pseudo-anomalias são eventos estranhos falsos criados a partir de dados normais pra ajudar a detectar anomalias reais. Elas são feitas quando um sistema, tipo um autoencoder, é treinado principalmente com dados normais. O objetivo é que o sistema reconheça como é o normal pra conseguir identificar o que é diferente. Mas, às vezes, ele também consegue reconhecer eventos estranhos, o que torna difícil ver a diferença.

Pra resolver isso, um ruído que o sistema aprende é adicionado aos dados normais pra criar essas pseudo-anomalias. Isso ajuda o sistema a aprender melhor a identificar eventos estranhos de verdade, dando a ele prática tanto com dados normais quanto com esses eventos falsos criados.

Usando pseudo-anomalias, os sistemas de detecção podem melhorar sua habilidade de encontrar problemas reais em várias situações, como em vídeos de segurança. Esse método permite que o sistema se adapte e funcione melhor sem precisar de regras rígidas sobre o que é normal ou não.