Anomaliya Aşkarlanması: Məlumat dəstində anormal nümunələri necə tapmaq olar?

Anomaly Detection: Məlumat Dəstində Anormal Nümunələri Necə Tapmaq Olar?

Məlumat analitikası sahəsində “anomaly detection” (anomaliyanın aşkar edilməsi) vacib bir məsələdir. Bu proses, verilənlərdəki gözlənilməz, qeyri-adi və nadir hallarda baş verən nümunələrin müəyyənləşdirilməsi üçün istifadə olunur. Anomaliyalara, məsələn, səhv məlumatlar, qüsurlu sistem davranışları, saxtakarlıq və ya hər hansı digər normadan kənar hallar daxil ola bilər. Anomalı nümunələrin tapılması, bir çox sahədə, o cümlədən maliyyə, səhiyyə, təhlükəsizlik və istehsalatda kritik əhəmiyyət kəsb edir. Bu məqalədə, məlumat dəstində anormal nümunələri tapmaq üçün istifadə olunan əsas metodları və bu prosesin necə işlədiyini sadə şəkildə izah edəcəyik.

1. Anomaly Detection Nədir?

Anomaly detection, verilənlərdə normadan kənara çıxan məlumatları aşkar etmək üçün istifadə edilən bir texnikadır. Bu proses, məlumat dəstindəki “normal” davranışdan fərqli olan qeyri-adi nümunələri tapmaq məqsədini güdür. Bu anomaliyalar, müəyyən bir vəziyyəti və ya problemi göstərə bilər. Məsələn, müştəri davranışlarında qeyri-adi bir dəyişiklik, saxtakarlıq ehtimalını ortaya qoya bilər və ya bir sensorun səhv oxuması nəticəsində anormal nəticələr ortaya çıxarıla bilər.

2. Anomaly Detection-in Əsas Məqsədləri

Anomaly detection-in əsas məqsədi, verilənlərdəki ən “qeyri-adi” və nadir halları tapmaqdır. Bu hallara aydınlıq gətirmək və onları düzgün qiymətləndirmək, müxtəlif problemlərin həllinə və ya təhlükələrin aşkar edilməsinə kömək edə bilər. Anomaliyalar tapıldıqda, bunlar diqqətə alınmalı və mümkün olan səhvlər, pozuntular və ya təhlükələr haqqında xəbərdarlıqlar verilə bilər.

3. Anomalı Nümunələri Tapma Metodları

Anomalı nümunələri tapmaq üçün bir neçə üsul mövcuddur. Bu üsullar, verilənlərin xüsusiyyətlərinə və problemin növünə görə dəyişə bilər. Əsasən aşağıdakı metodlardan istifadə edilir:

a) Statistik Yanaşmalar

Statistik yanaşmalar, verilənlərin paylanmasını və onların normal davranışını anlamağa əsaslanır. Məsələn, verilənlər normal paylanmaya (normal distribution) uyğun ola bilər və bu halda, verilənlərin böyük əksəriyyəti orta dəyər ətrafında sıxlaşır. Bu yanaşma əsasında, orta və standart sapma kimi statistik göstəricilər hesablanır və bu göstəricilərə əsaslanaraq anomaliyanın aşkar edilməsi mümkündür. Verilən bir nümunə, statistik olaraq çox uzaq bir dəyərə malikdirsə, bu, anomaliya hesab edilə bilər.

b) K-Nearest Neighbors (KNN)

K-Nearest Neighbors (KNN) metodu, verilən bir nöqtənin, digər nöqtələrə nə qədər yaxın olduğunu təhlil edərək anomaliyaları aşkar edir. Bu üsulda, bir məlumat nöqtəsinin yaxınlıqdakı digər məlumat nöqtələri ilə müqayisəsi aparılır. Əgər bir məlumat nöqtəsi ətrafdakı digər nöqtələrdən çox fərqlənirsə, o zaman bu nöqtə anormal kimi təsnif edilir. KNN, xüsusilə böyük və yüksək ölçülü verilənlər dəstlərində effektivdir.

c) Maşın Öyrənməsi Yanaşmaları

Maşın öyrənməsi, anomaliyanın aşkar edilməsi üçün çox geniş istifadə edilən bir yanaşmadır. Bu yanaşma, verilənlərdən öyrənərək anormal nümunələri təyin edir. İki əsas yanaşma mövcuddur:

• Gözdən keçirməli öyrənmə (Supervised Learning): Bu metodda, verilənlər əvvəlcədən etiketlənir və model öyrədilir. Etiketlər, məlumatın normal və ya anormal olduğunu göstərir. Model öyrəndikdən sonra, yeni verilənləri təsnif etmək üçün istifadə edilir.

• Gözdən keçirməsiz öyrənmə (Unsupervised Learning): Bu metodda verilənlər etiketlənmir və model yalnız verilənlərdən öyrənir. Verilənlərdəki qruplaşmalar (clusters) müəyyən edilir və bu qruplaşmalardan kənara çıxan məlumat nöqtələri anormal olaraq təsnif edilir. Kümələşdirmə və sıralama metodları bu sahədə geniş istifadə olunur.

d) Neural Network və Dərin Öyrənmə

Dərin öyrənmə üsulları, xüsusilə çox mürəkkəb və böyük verilənlər dəstləri üçün effektivdir. Sinir şəbəkələri (neural networks) verilənlərdəki nümunələri öyrənə və anomaliyanı tanıya bilirlər. Bu yanaşma, həm də verilənlərdəki müxtəlif əlaqələri və xüsusiyyətləri aşkar etməkdə faydalıdır.

4. Anomaly Detection-in Tətbiqləri

Anomaly detection çox müxtəlif sahələrdə tətbiq olunur. Məsələn:

• Maliyyə sektorunda: Saxtakarlıq və maliyyə cinayətləri, anomaliyanın aşkar edilməsi ilə müəyyən edilə bilər.
• Sağlamlıq sahəsində: Xəstəliklərin və ya səhv müalicə metodlarının aşkar edilməsi üçün anomaliyanın təhlili istifadə olunur.
• Təhlükəsizlik sahəsində: Kiber hücumlar və sistem pozuntuları, anomaliyanın aşkar edilməsi ilə təyin edilə bilər.
• İstehsalat və təchizat zənciri: Məhsulun keyfiyyətinin pozulması və ya istehsal xətti problemləri anomaliyanın aşkar edilməsi ilə izlənə bilər.

5. Nəticə

Anomaliyanın aşkar edilməsi, verilənlərdəki qeyri-adi və nadir halları tapmağa və təhlil etməyə imkan verən güclü bir alətdir. Bu alət, müxtəlif sahələrdə, o cümlədən maliyyə, təhlükəsizlik və səhiyyə kimi sahələrdə kritik əhəmiyyət daşıyır. Anomalı nümunələri tapmaq üçün bir çox metod mövcuddur və hər bir metod, verilənlərin növü və təhlil edilən problemə uyğun olaraq seçilməlidir. Anomalı nümunələrin tapılması, potensial problemlərin əvvəlcədən aşkar edilməsinə və bunların həllinə kömək edir.

Müəllif: Arzu Hüseynova