آموزش تشخیص پیشرفته ناهنجاری با یادگیری ماشین - آخرین آپدیت

مبانی و ساخت آشکارساز ناهنجاری Foundations & Building the Anomaly Detector

• ناهنجاری چیست و چرا آستانه‌ها شکست می‌خورند What Is an Anomaly — And Why Thresholds Fail

• تشخیص آماری و مهندسی ویژگی Statistical Detection & Feature Engineering

• آموزش اولین آشکارساز ML - ایزولاسیون فارست Training the First ML Detector — Isolation Forest

• متدهای فاصله و چگالی - LOF و One Class SVM Distance & Density Methods — LOF and One-Class SVM

• اتوانکودرها برای تشخیص ناهنجاری Autoencoders for Anomaly Detection

• تشخیص ناهنجاری در سری‌های زمانی Time-Series Anomaly Detection

خط لوله چند-آشکارساز، ارزیابی و استقرار Multi-Detector Pipeline, Evaluation & Deployment

• ترکیب آشکارسازها - رویکرد انسمبل Combining Detectors — The Ensemble Approach

• تفسیرپذیری - چرا این مورد علامت‌گذاری شد؟ Explainability — Why Was This Flagged?

• مدیریت چالش‌های دنیای واقعی Handling Real-World Challenges

• ارزیابی مدل با تمرکز بر معیارها Metrics-Focused Model Evaluation

• استقرار به عنوان API تشخیص ناهنجاری Deploying as an Anomaly Detection API

• نظارت عملیاتی و بهبود مستمر Production Monitoring & Continuous Improvement