Anomaly detection is of paramount importance in many real-world domains, characterized by evolving behavior. Lifelong learning represents an emerging trend, answering the need for machine learning models that continuously adapt to new challenges in dynamic environments while retaining past knowledge. However, limited efforts are dedicated to building foundations for lifelong anomaly detection, which provides intrinsically different challenges compared to the more widely explored classification setting. In this paper, we face this issue by exploring, motivating, and discussing lifelong anomaly detection, trying to build foundations for its wider adoption. First, we explain why lifelong anomaly detection is relevant, defining challenges and opportunities to design anomaly detection methods that deal with lifelong learning complexities. Second, we characterize learning settings and a scenario generation procedure that enables researchers to experiment with lifelong anomaly detection using existing datasets. Third, we perform experiments with popular anomaly detection methods on proposed lifelong scenarios, emphasizing the gap in performance that could be gained with the adoption of lifelong learning. Overall, we conclude that the adoption of lifelong anomaly detection is important to design more robust models that provide a comprehensive view of the environment, as well as simultaneous adaptation and knowledge retention.


翻译:长期学习是一个新兴趋势,满足了对机器学习模型的需求,这些模型在动态环境中不断适应新的挑战,同时保留了过去的知识。然而,在为发现终身异常现象奠定基础方面所做的努力有限,这提供了与广泛探索的分类设置相比固有的不同挑战。在本文件中,我们通过探索、激励和讨论终生异常现象发现,试图为更广泛地采用这一发现奠定基础,来应对这一问题。首先,我们解释为什么终生异常现象发现具有相关性,界定了设计应对终身学习复杂性的异常现象发现方法的挑战和机会。第二,我们描述学习环境和情景生成程序,使研究人员能够利用现有数据集试验终生异常现象的检测。第三,我们用流行的异常现象检测方法对拟议的终身情景进行实验,强调采用终身学习可能取得的业绩差距。总体而言,我们的结论是,采用终身异常现象检测方法对于设计更强有力的模型非常重要,这些模型能够提供对环境的全面观点,同时进行适应和知识保留。</s>

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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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