【新书】使用基于python的深度学习开始异常检测,Pytorch与Keras, 427页pdf

2020 年 1 月 16 日 专知

主题: Pytorch与Keras;Beginning Anomaly Detection Using Python-Based Deep Learning


摘要: 利用这本简单易懂的初学者指南,了解如何将深度学习应用于异常检测任务。本书使用Python中的Keras和PyTorch,重点介绍如何将各种深度学习模型应用于半监督和非监督异常检测任务。这本书首先解释了异常检测是什么,它的用途和重要性。在介绍了使用Python中的Scikit Learn进行异常检测的统计和传统机器学习方法之后,本书随后介绍了深度学习,详细介绍了如何在Keras和Pythorch中建立和训练深度学习模型,然后将重点转移到以下深度学习模型的应用到异常检测:各种类型的自动编码器、受限的Boltzmann机器、RNN和LSTM,以及时间卷积网络。这本书探索无监督和半监督异常检测以及基于时间序列的异常检测的基础知识。在这本书的最后,你将有一个全面的了解异常检测的基本任务,以及各种方法来接近异常检测,从传统的方法到深入学习。此外,还向您介绍了Scikit Learn,并能够在Keras和PyTorch中创建深度学习模型。

作者简介: Sridhar Alla是Bluewhale的联合创始人和首席技术官,该公司帮助大大小小的组织构建人工智能驱动的大数据解决方案和分析。他是一位出版书籍的作家,并热衷于在众多阶层、Hadoop世界、Spark Summit和其他会议上发表演讲。他还向美国专利局申请了几项大规模计算和分布式系统的专利。他在Spark、Flink、Hadoop、AWS、Azure、Tensorflow、Cassandra等多个技术领域拥有丰富的实践经验。

Suman KalyanAdari是佛罗里达大学计算机科学学士学位的本科生。他从大一开始就在网络安全领域进行深入的学习研究,并于2019年6月在美国俄勒冈州波特兰举行的关于可靠和安全机器学习的IEEE可靠系统和网络研讨会上发表演讲。


官方地址:

https://www.apress.com/gp/book/9781484251768


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在数据挖掘中,异常检测(英语:anomaly detection)对不符合预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。 特别是在检测滥用与网络入侵时,有趣性对象往往不是罕见对象,但却是超出预料的突发活动。这种模式不遵循通常统计定义中把异常点看作是罕见对象,于是许多异常检测方法(特别是无监督的方法)将对此类数据失效,除非进行了合适的聚集。相反,聚类分析算法可能可以检测出这些模式形成的微聚类。 有三大类异常检测方法。[1] 在假设数据集中大多数实例都是正常的前提下,无监督异常检测方法能通过寻找与其他数据最不匹配的实例来检测出未标记测试数据的异常。监督式异常检测方法需要一个已经被标记“正常”与“异常”的数据集,并涉及到训练分类器(与许多其他的统计分类问题的关键区别是异常检测的内在不均衡性)。半监督式异常检测方法根据一个给定的正常训练数据集创建一个表示正常行为的模型,然后检测由学习模型生成的测试实例的可能性。
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