Detecção de anomalias

Semana 1

Comece a entender por que e como detectar anomalias nos dados.

  • Defina vários tipos de anomalias
  • Discuta as aplicações da detecção de anomalias
  • Explique as estatísticas e matemática necessárias

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Semana 2

Aprenda como construir com base na teoria da probabilidade e na geometria para identificar anomalias. 

  • Descrever modelos probabilísticos para detecção de anomalias
  • Aplique análise de valores extremos e técnicas baseadas em ângulo
  • Use o Python para realizar a detecção de anomalias em dados unidimensionais e bidimensionais

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Semana 3

Veja como usar modelos lineares em vez de modelos probabilísticos e geométricos.

  • Aplique modelos de regressão linear e análise de componentes principais
  • Use máquinas de vetores de suporte (SVMs - Support Vectors Machines) para detecção de anomalias

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Semana 4

Explore como usar métodos adicionais com base na distância para identificar dados anormais.

  • Descrever métodos baseados em proximidade e o Fator de Anomalia Local (LOF - Local Outlier Factor)
  • Aplique o algoritmo k vizinhos mais próximos (KNN - k-Nearest Neighbors) e clusterização k-means

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Semana 5

Aprenda a trabalhar com problemas difíceis que envolvem dados multidimensionais.

  • Entenda as dificuldades com problemas multidimensionais.
  • Aplique o método de subespaço com o recurso bagging e o algoritmo Isolation Forest

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Semana 6

Descubra como usar modelos de aprendizado supervisionado e como trabalhar com classificações.

  • Implemente algoritmos de aprendizado sensíveis ao custo
  • Aplicar métodos de reamostragem e reforço adaptativos

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Semana 7

Explore como classificar dados temporais e de streaming.

  • Implemente controle estatístico de processo
  • Aplicar detecção de anomalias de streaming usando modelos autorregressivos

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Semana 8

Meça o desempenho de um sistema de detecção de anomalias.

  • Avalie diferentes técnicas e tipos de detecção de anomalias
  • Realize a análise em uma ampla variedade de detecção de dados

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