ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ: ಜಾಗತಿಕ ಒಳನೋಟಗಳಿಗಾಗಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಹೊರಗಿನವುಗಳನ್ನು ಅನಾವರಣಗೊಳಿಸುವುದು

ಇಂದಿನ ದತ್ತಾಂಶ-ಚಾಲಿತ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಸಾಮಾನ್ಯದಿಂದ ಅಸಾಮಾನ್ಯವನ್ನು ವಿವೇಚಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಅತ್ಯುನ್ನತವಾಗಿದೆ. ಆರ್ಥಿಕ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವುದು, ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಕೈಗಾರಿಕಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು, ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ವಿಚಲನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಹೊರಗಿನವುಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಮೂಲಕ, ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ಈ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ತಂತ್ರದ ಮೂಲಭೂತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು, ಜನಪ್ರಿಯ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಜಾಗತಿಕ ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ಎಂದರೇನು?

ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ, ಇದನ್ನು ಹೊರಗಿನವುಗಳ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ವಿಚಲನಗೊಳ್ಳುವ ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುಗಳು, ಘಟನೆಗಳು ಅಥವಾ ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಚಲನಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಸಂಗತತೆಗಳು, ಹೊರಗಿನವುಗಳು, ವಿನಾಯಿತಿಗಳು ಅಥವಾ ನವೀನತೆಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಲ್ಲಿನ ದೋಷಗಳು, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅಸಮರ್ಪಕ ಕಾರ್ಯಗಳು, ಮೋಸದ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ಅಪರೂಪದ ಆದರೆ ನಿಜವಾದ ಘಟನೆಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಕಾರಣಗಳಿಗಾಗಿ ಅಸಂಗತತೆಗಳು ಸಂಭವಿಸಬಹುದು.

ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯ ಗುರಿ ಈ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು, ಇದರಿಂದ ಅವುಗಳನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ತನಿಖೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದರಿಂದ ಆಗುವ ಪರಿಣಾಮವು ಸಣ್ಣ ಅನಾನುಕೂಲತೆಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ವಿನಾಶಕಾರಿ ವೈಫಲ್ಯಗಳವರೆಗೆ ಇರಬಹುದು, ಇದು ದೃಢವಾದ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ?

ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯು ಹಲವಾರು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಿಸಿದೆ:

• ದತ್ತಾಂಶ ಸಮಗ್ರತೆ: ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ನಿರೂಪಿಸುವ ಮತ್ತು ದೋಷಪೂರಿತ ತೀರ್ಮಾನಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ದೋಷಪೂರಿತ ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.
• ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ: ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್, ವಿಮೆ ಮತ್ತು ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಮೋಸದ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಅನಾವರಣಗೊಳಿಸುವುದು.
• ಸೈಬರ್‌ಸೆಕ್ಯುರಿಟಿ: ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳು, ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ನುಸುಳುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಮಾಲ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು.
• ಸಿಸ್ಟಮ್ ಆರೋಗ್ಯ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್: ಕೈಗಾರಿಕಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷಪೂರಿತ ಉಪಕರಣಗಳು ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅವನತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.
• ವೈದ್ಯಕೀಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯ: ರೋಗವನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ರೋಗಿಯ ವಾಚನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.
• ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಆವಿಷ್ಕಾರ: ಅಪರೂಪದ ಖಗೋಳ ಘಟನೆಗಳು ಅಥವಾ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.
• ಗ್ರಾಹಕ ವರ್ತನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ವಿಶಿಷ್ಟವಲ್ಲದ ಖರೀದಿ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ಸೇವಾ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು.

ಹಣಕಾಸಿನ ನಷ್ಟವನ್ನು ತಡೆಯುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವವರೆಗೆ, ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯು ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅನಿವಾರ್ಯ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.

ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಹೊರಗಿನವುಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ: ಪ್ರಮುಖ ತತ್ವಗಳು

ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಹೊರಗಿನವುಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು 'ಸಾಮಾನ್ಯ' ವರ್ತನೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಮತ್ತು ಈ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಹೊರಗಿರುವ ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಮುಖ ಕಲ್ಪನೆಯೆಂದರೆ ದತ್ತಾಂಶದ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ಆ ಮಾದರಿಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.

'ಸಾಮಾನ್ಯ' ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು

ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಮೊದಲು, ನಾವು ಮೊದಲು ಸಾಮಾನ್ಯವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾದ ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ರೇಖೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಬೇಕು. ಅಸಂಗತತೆಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಮುಕ್ತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಲಾದ ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶದ ವಿಶಿಷ್ಟ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ನಿರೂಪಿಸಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ನಂತರ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ:

• ಕೇಂದ್ರ ಪ್ರವೃತ್ತಿ: ಸರಾಸರಿ (ಮೀನ್) ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆ (ಮೀಡಿಯನ್) ಯಂತಹ ಅಳತೆಗಳು ದತ್ತಾಂಶ ವಿತರಣೆಯ ಕೇಂದ್ರವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ.
• ವಿತರಣೆ: ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನ ಮತ್ತು ಅಂತರ-ಚತುರ್ಥಕ ಶ್ರೇಣಿ (IQR) ಯಂತಹ ಅಳತೆಗಳು ದತ್ತಾಂಶವು ಎಷ್ಟು ಹರಡಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ.
• ವಿತರಣಾ ಆಕಾರ: ದತ್ತಾಂಶವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿತರಣೆಯನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗಾಸಿಯನ್/ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆ) ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು.

ಹೊರಗಿನವುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು

ಸಾಮಾನ್ಯ ವರ್ತನೆಯ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದ ನಂತರ, ಈ ಮಾದರಿಯಿಂದ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ವಿಚಲನಗೊಳ್ಳುವ ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಹೊರಗಿನವುಗಳಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಚಲನವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುವಿನ 'ದೂರ' ಅಥವಾ 'ಸಂಭವನೀಯತೆ'ಯನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಗಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳು

ಹೊರಗಿನವುಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಹಲವಾರು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಅವುಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶದ ಬಗ್ಗೆ ಊಹೆಗಳಲ್ಲಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ.

1. Z-ಸ್ಕೋರ್ ವಿಧಾನ

Z-ಸ್ಕೋರ್ ವಿಧಾನವು ಸರಳ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಇದು ದತ್ತಾಂಶವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. Z-ಸ್ಕೋರ್ ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುವು ಸರಾಸರಿಯಿಂದ ಎಷ್ಟು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನಗಳ ದೂರದಲ್ಲಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ.

ಸೂತ್ರ:

Z = (X - μ) / σ

ಇಲ್ಲಿ:

• X ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುವಾಗಿದೆ.
• μ (ಮ್ಯೂ) ದತ್ತಾಂಶ ಸಮುದಾಯದ ಸರಾಸರಿಯಾಗಿದೆ.
• σ (ಸಿಗ್ಮಾ) ದತ್ತಾಂಶ ಸಮುದಾಯದ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನವಾಗಿದೆ.

ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ನಿಯಮ: ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕಿಂತ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 2, 2.5, ಅಥವಾ 3) ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಪೂರ್ಣ Z-ಸ್ಕೋರ್ ಹೊಂದಿರುವ ಯಾವುದೇ ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುವನ್ನು ಹೊರಗಿನವು ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಿತಿಯಾಗಿದೆ. 3 ರ Z-ಸ್ಕೋರ್ ಎಂದರೆ ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುವು ಸರಾಸರಿಯಿಂದ 3 ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನಗಳ ದೂರದಲ್ಲಿದೆ.

ಪರ: ಸರಳ, ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಸುಲಭ, ಗಣಿತೀಯವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ.

ವಿರುದ್ಧ: ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಯ ಊಹೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಂವೇದನಾಶೀಲವಾಗಿದೆ. ಸರಾಸರಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನಗಳು ಸ್ವತಃ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಹೊರಗಿನವುಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಬಹುದು, ಇದು ನಿಖರವಲ್ಲದ ಮಿತಿಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

ಜಾಗತಿಕ ಉದಾಹರಣೆ: ಬಹುರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ಅಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಆರ್ಡರ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು Z-ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಒಂದು ದೇಶದಲ್ಲಿ ಸರಾಸರಿ ಆರ್ಡರ್ ಮೌಲ್ಯವು $50 ಆಗಿದ್ದು, $10 ರ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, $150 ರ ಆರ್ಡರ್ (Z-ಸ್ಕೋರ್ = 10) ತಕ್ಷಣವೇ ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಸಂಗತತೆ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಮೋಸದ ವಹಿವಾಟು ಅಥವಾ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಆರ್ಡರ್ ಅನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

2. IQR (ಅಂತರ-ಚತುರ್ಥಕ ಶ್ರೇಣಿ) ವಿಧಾನ

IQR ವಿಧಾನವು Z-ಸ್ಕೋರ್ ವಿಧಾನಕ್ಕಿಂತ ಅತಿರೇಕದ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಚತುರ್ಥಕಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ, ಇದು ಹೊರಗಿನವುಗಳಿಂದ ಕಡಿಮೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. IQR ಮೂರನೇ ಚತುರ್ಥಕ (Q3, 75 ನೇ ಶೇಕಡಾ) ಮತ್ತು ಮೊದಲ ಚತುರ್ಥಕ (Q1, 25 ನೇ ಶೇಕಡಾ) ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ.

ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ:

1. ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಆರೋಹಣ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ವಿಂಗಡಿಸಿ.
2. ಮೊದಲ ಚತುರ್ಥಕ (Q1) ಮತ್ತು ಮೂರನೇ ಚತುರ್ಥಕ (Q3) ಅನ್ನು ಹುಡುಕಿ.
3. IQR ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ: IQR = Q3 - Q1.

ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ನಿಯಮ: ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ Q1 - 1.5 * IQR ಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಅಥವಾ Q3 + 1.5 * IQR ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿದ್ದರೆ ಹೊರಗಿನವುಗಳಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. 1.5 ಗುಣಕವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇದನ್ನು ಹೊಂದಿಸಬಹುದು.

ಪರ: ಹೊರಗಿನವುಗಳಿಗೆ ದೃಢವಾಗಿದೆ, ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸುಲಭ.

ವಿರುದ್ಧ: ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಏಕವ್ಯಕ್ತಿ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ (ಏಕ ಅಸ್ಥಿರ) ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶದ ದಟ್ಟವಾದ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಹೊರಗಿನವುಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಸಂವೇದನಾಶೀಲವಾಗಿರಬಹುದು.

ಜಾಗತಿಕ ಉದಾಹರಣೆ: ಜಾಗತಿಕ ಶಿಪ್ಪಿಂಗ್ ಕಂಪನಿ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳ ವಿತರಣಾ ಸಮಯವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು IQR ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಒಂದು ಮಾರ್ಗದಲ್ಲಿ 50% ವಿತರಣೆಗಳು 3 ಮತ್ತು 7 ದಿನಗಳ ನಡುವೆ ಬಿದ್ದರೆ (Q1=3, Q3=7, IQR=4), ಆಗ 13 ದಿನಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು (7 + 1.5*4) ಅಥವಾ -3 ದಿನಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ (3 - 1.5*4, ಆದರೂ ಇಲ್ಲಿ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಸಮಯ ಅಸಾಧ್ಯ, ಇದು ನಕಾರಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅದರ ಅನ್ವಯವನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ) ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಯಾವುದೇ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ವಿತರಣೆಯು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಅಥವಾ ಕಸ್ಟಮ್ಸ್ ವಿಳಂಬಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು.

3. ಗಾಸಿಯನ್ ಮಿಶ್ರಣ ಮಾದರಿಗಳು (GMM)

GMM ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು, ದತ್ತಾಂಶವು ಸೀಮಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಗಾಸಿಯನ್ ವಿತರಣೆಗಳ ಮಿಶ್ರಣದಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಗಾಸಿಯನ್ ಆಗಿರದ ಆದರೆ ಗಾಸಿಯನ್ ಘಟಕಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯಿಂದ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ದತ್ತಾಂಶ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ:

1. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಗಾಸಿಯನ್ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ.
2. ಪ್ರತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುವಿಗೆ ಪ್ರತಿ ಗಾಸಿಯನ್ ಘಟಕಕ್ಕೆ ಸೇರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
3. ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುವಿಗೆ ಒಟ್ಟಾರೆ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಸಾಂದ್ರತೆಯು ಪ್ರತಿ ಘಟಕದಿಂದ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳ ತೂಕದ ಮೊತ್ತವಾಗಿದೆ.
4. ತುಂಬಾ ಕಡಿಮೆ ಒಟ್ಟಾರೆ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಸಾಂದ್ರತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಹೊರಗಿನವುಗಳಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಪರ: ಸಂಕೀರ್ಣ, ಬಹು-ಮೋಡಲ್ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡಬಹುದು. ಒಂದೇ ಗಾಸಿಯನ್ ಮಾದರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವದು.

ವಿರುದ್ಧ: ಗಾಸಿಯನ್ ಘಟಕಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಬೇಕು. ಗಣಿತೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ತೀವ್ರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾರಂಭಿಕ ನಿಯತಾಂಕಗಳಿಗೆ ಸಂವೇದನಾಶೀಲವಾಗಿದೆ.

ಜಾಗತಿಕ ಉದಾಹರಣೆ: ಜಾಗತಿಕ ದೂರಸಂಪರ್ಕ ಕಂಪನಿಯು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು GMM ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಬಳಕೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿಡಿಯೋ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್, ವಾಯ್ಸ್ ಕರೆಗಳು, ದತ್ತಾಂಶ ಡೌನ್‌ಲೋಡ್‌ಗಳು) ವಿಭಿನ್ನ ಗಾಸಿಯನ್ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಬಹುದು. GMM ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಿರೀಕ್ಷಿತ 'ಸಾಮಾನ್ಯ' ಬಳಕೆಯ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದಕ್ಕೂ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಇದು ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ಅದರ ಯಾವುದೇ ಜಾಗತಿಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ನೋಡ್‌ಗಳಿಂದ ಉದ್ಭವಿಸುವ ಸೇವೆಯ ನಿರಾಕರಣೆ (DoS) ದಾಳಿ ಅಥವಾ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಬಾಟ್ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

4. DBSCAN (ಡೆನ್ಸಿಟಿ-ಆಧಾರಿತ ಸ್ಪೇಷಿಯಲ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಆಫ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಷನ್ಸ್ ವಿತ್ ನಾಯ್ಸ್)

ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದ್ದರೂ, DBSCAN ಅನ್ನು ಯಾವುದೇ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗೆ ಸೇರದ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಗಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು. ಇದು ನಿಕಟವಾಗಿ ಪ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲಾದ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಗುಂಪು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಕಡಿಮೆ ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಏಕಾಂಗಿಯಾಗಿ ಇರುವ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಹೊರಗಿನವುಗಳಾಗಿ ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ.

ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ:

• DBSCAN 'ಕೋರ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು' ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ತ್ರಿಜ್ಯದೊಳಗೆ (ಎಪ್ಸಿಲಾನ್, ε) ಕನಿಷ್ಠ ಸಂಖ್ಯೆಯ ನೆರೆಹೊರೆಯವರನ್ನು (MinPts) ಹೊಂದಿರುವ ಬಿಂದುಗಳಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ.
• ಕೋರ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳ ಸರಪಳಿಯಿಂದ ಕೋರ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಿಂದ ತಲುಪಬಹುದಾದ ಬಿಂದುಗಳು ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ.
• ಕೋರ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಅಲ್ಲದ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಕೋರ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ನಿಂದ ತಲುಪಲಾಗದ ಯಾವುದೇ ಬಿಂದುವನ್ನು 'ಶಬ್ದ' ಅಥವಾ ಹೊರಗಿನವು ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಪರ: ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಆಕಾರದ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು. ಶಬ್ದಕ್ಕೆ ದೃಢವಾಗಿದೆ. ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.

ವಿರುದ್ಧ: ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಆಯ್ಕೆಗೆ ಸಂವೇದನಾಶೀಲವಾಗಿದೆ (MinPts ಮತ್ತು ε). ವಿಭಿನ್ನ ಸಾಂದ್ರತೆಗಳ ದತ್ತಾಂಶ ಸಮುದಾಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋರಾಡಬಹುದು.

ಜಾಗತಿಕ ಉದಾಹರಣೆ: ಜಾಗತಿಕ ರೈಡ್-ಶೇರಿಂಗ್ ಸೇವೆಯು ನಗರದಲ್ಲಿ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಟ್ರಿಪ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು DBSCAN ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ರೈಡ್ ವಿನಂತಿಗಳ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಮತ್ತು ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಸಾಂದ್ರತೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಅದು 'ಸಾಮಾನ್ಯ' ಬೇಡಿಕೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಮಾಡಬಹುದು. ವಿರಳ ಪ್ರದೇಶಗಳಿಗೆ ಬೀಳುವ ವಿನಂತಿಗಳು, ಅಥವಾ ಕೆಲವು ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ವಿನಂತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಯಗಳಲ್ಲಿ, ಅಸಂಗತತೆಗಳಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲ್ಪಡಬಹುದು. ಇದು ಸೇವೆಗೆ ಒಳಪಡದ ಬೇಡಿಕೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳು, ಸಂಭಾವ್ಯ ಚಾಲಕರ ಕೊರತೆಗಳು ಅಥವಾ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ದುರುಪಯೋಗಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಮೋಸದ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು.

5. ಐಸೋಲೇಶನ್ ಫಾರೆಸ್ಟ್

ಐಸೋಲೇಶನ್ ಫಾರೆಸ್ಟ್ ಒಂದು ವೃಕ್ಷ-ಆಧಾರಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದ್ದು, ಸಾಮಾನ್ಯ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮಾಡುವ ಬದಲು ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಮುಖ ಕಲ್ಪನೆಯೆಂದರೆ ಅಸಂಗತತೆಗಳು ಕಡಿಮೆ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಬಿಂದುಗಳಿಗಿಂತ 'ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದು' ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ.

ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ:

1. ಇದು 'ಐಸೋಲೇಶನ್ ಟ್ರೀಸ್' ಸಮೂಹವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ.
2. ಪ್ರತಿ ವೃಕ್ಷಕ್ಕೆ, ದತ್ತಾಂಶದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಉಪಸಮೂಹವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
3. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಒಂದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಮತ್ತು ಆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಗರಿಷ್ಠ ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ಮೌಲ್ಯಗಳ ನಡುವೆ ವಿಭಜಿತ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ.
4. ಅಸಂಗತತೆಗಳು ಕಡಿಮೆ ವಿಭಜನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಬಿಂದುಗಳಾಗಿವೆ, ಅಂದರೆ ಅವು ವೃಕ್ಷದ ಬೇರಿಗೆ ಹತ್ತಿರವಾಗಿರುತ್ತವೆ.

ಪರ: ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ದತ್ತಾಂಶ ಸಮುದಾಯಗಳಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ. ಗಣಿತೀಯವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ. ದೂರ ಅಥವಾ ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಇದು ವಿಭಿನ್ನ ದತ್ತಾಂಶ ವಿತರಣೆಗಳಿಗೆ ದೃಢವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ವಿರುದ್ಧ: ಅಸಂಗತತೆಗಳು 'ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿಲ್ಲ' ಆದರೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುಗಳಿಗೆ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ದತ್ತಾಂಶ ಸಮುದಾಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋರಾಡಬಹುದು.

ಜಾಗತಿಕ ಉದಾಹರಣೆ: ಜಾಗತಿಕ ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಯು ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ವ್ಯಾಪಾರ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಐಸೋಲೇಶನ್ ಫಾರೆಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಮಿಲಿಯನ್‌ಗಟ್ಟಲೆ ವಹಿವಾಟುಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆವರ್ತನದ ವ್ಯಾಪಾರ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ, ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿಶಿಷ್ಟ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವರ್ತನೆಯಿಂದ ವಿಚಲನಗೊಳ್ಳುವ ವ್ಯಾಪಾರಗಳ ವಿಶಿಷ್ಟ ಸಂಯೋಜನೆಗಳಿಂದ ನಿರೂಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಐಸೋಲೇಶನ್ ಫಾರೆಸ್ಟ್ ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ಹಲವಾರು ಹಣಕಾಸು ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ವ್ಯಾಪಾರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು.

ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳು

ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಗಣನೆಗಳು:

1. ದತ್ತಾಂಶ ಪೂರ್ವ-ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ

ಕಚ್ಚಾ ದತ್ತಾಂಶವು ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಗೆ ವಿರಳವಾಗಿ ಸಿದ್ಧವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಪೂರ್ವ-ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಹಂತಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿವೆ:

• ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು: ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಆಪಾದಿಸಬೇಕೆ ಅಥವಾ ಕಾಣೆಯಾದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಸಂಗತತೆಗಳಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕೆ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಿ.
• ದತ್ತಾಂಶ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್: ಅನೇಕ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕೆ ಸಂವೇದನಾಶೀಲವಾಗಿವೆ. ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾಡುವುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಿನ್-ಮ್ಯಾಕ್ಸ್ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡೈಸೇಶನ್) ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
• ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್: ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುವ ಹೊಸ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಎರಡು ಸಮಯದ ಅಂಚೆಚೀಟಿಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಅಥವಾ ಎರಡು ಹಣಕಾಸಿನ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಅನುಪಾತವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು.
• ಆಯಾಮ ಕಡಿತ: ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ, PCA (ಪ್ರಿನ್ಸಿಪಲ್ ಕಾಂಪೊನೆಂಟ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್) ನಂತಹ ತಂತ್ರಗಳು ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಂಡು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ದಕ್ಷವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

2. ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಆರಿಸುವುದು

ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನದ ಆಯ್ಕೆಯು ನಿಮ್ಮ ದತ್ತಾಂಶದ ಸ್ವರೂಪ ಮತ್ತು ನೀವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವ ಅಸಂಗತತೆಗಳ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ:

• ದತ್ತಾಂಶ ವಿತರಣೆ: ನಿಮ್ಮ ದತ್ತಾಂಶವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ರಚನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಯೇ?
• ಆಯಾಮ: ನೀವು ಏಕವ್ಯಕ್ತಿ ಅಥವಾ ಬಹು-ವ್ಯಕ್ತಿ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಾ?
• ದತ್ತಾಂಶ ಗಾತ್ರ: ಕೆಲವು ವಿಧಾನಗಳು ಇತರರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಗಣಿತೀಯವಾಗಿ ತೀವ್ರವಾಗಿವೆ.
• ಅಸಂಗತತೆಯ ಪ್ರಕಾರ: ನೀವು ಬಿಂದು ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು (ಏಕ ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುಗಳು), ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು (ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಅಸಂಗತತೆಗಳು), ಅಥವಾ ಸಾಮೂಹಿಕ ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು (ಒಟ್ಟಿಗೆ ಅಸಂಗತವಾಗಿರುವ ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುಗಳ ಸಂಗ್ರಹ) ಹುಡುಕುತ್ತಿದ್ದೀರಾ?
• ಕ್ಷೇತ್ರ ಜ್ಞಾನ: ಸಮಸ್ಯೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿಮ್ಮ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮಾಡಬಹುದು.

3. ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುವುದು

ಅಸಂಗತತೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ತುಂಬಾ ಕಡಿಮೆ ಇರುವ ಮಿತಿಯು ಹೆಚ್ಚು ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ (ಸಾಮಾನ್ಯ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಅಸಂಗತ ಎಂದು ಗುರುತಿಸುವುದು), ಆದರೆ ತುಂಬಾ ಹೆಚ್ಚು ಇರುವ ಮಿತಿಯು ತಪ್ಪು ಋಣಾತ್ಮಕಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ (ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು).

• ಅನುಭವಿ ಪರೀಕ್ಷೆ: ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ (ಲಭ್ಯವಿದ್ದರೆ) ಮೌಲ್ಯೀಕರಣದ ಮೂಲಕ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ವ್ಯವಹಾರದ ಪರಿಣಾಮ: ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕಗಳ ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಋಣಾತ್ಮಕಗಳ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಮೋಸದ ವಹಿವಾಟನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು (ತಪ್ಪು ಋಣಾತ್ಮಕ) ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ವಹಿವಾಟನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡುವುದಕ್ಕಿಂತ (ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ) ಹೆಚ್ಚು ದುಬಾರಿಯಾಗಿದೆ.
• ಕ್ಷೇತ್ರ ಪರಿಣತಿ: ವಾಸ್ತವಿಕ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲು ಕ್ಷೇತ್ರ ತಜ್ಞರೊಂದಿಗೆ ಸಮಾಲೋಚಿಸಿ.

4. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು

ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು ಸವಾಲಿನ ಸಂಗತಿಯಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಅಸಂಗತತೆ ದತ್ತಾಂಶವು ವಿರಳವಾಗಿದ್ದಾಗ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• ನಿಖರತೆ: ಗುರುತಿಸಲಾದ ಅಸಂಗತತೆಗಳಲ್ಲಿ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅಸಂಗತತೆಗಳಾಗಿರುವವುಗಳ ಅನುಪಾತ.
• ರಿಕಾಲ್ (ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ): ನಿಜವಾದ ಅಸಂಗತತೆಗಳಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲಾದವುಗಳ ಅನುಪಾತ.
• F1-ಸ್ಕೋರ್: ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ರಿಕಾಲ್‌ನ ಹಾರ್ಮೋನಿಕ್ ಸರಾಸರಿ, ಸಮತೋಲಿತ ಅಳತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
• ROC ಕರ್ವ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರದೇಶ (AUC-ROC): ಬೈನರಿ ವರ್ಗೀಕರಣ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ, ಇದು ಮಾದರಿಯು ವರ್ಗಗಳ ನಡುವೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ.
• ಗೊಂದಲ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್: ನಿಜವಾದ ಧನಾತ್ಮಕಗಳು, ನಿಜವಾದ ಋಣಾತ್ಮಕಗಳು, ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕಗಳು ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಋಣಾತ್ಮಕಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸುವ ಕೋಷ್ಟಕ.

5. ನಿರಂತರ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆ

'ಸಾಮಾನ್ಯ' ದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ವಿಕಸಿಸಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.

• ಕನ್ಸೆಪ್ಟ್ ಡ್ರಿಫ್ಟ್: 'ಕನ್ಸೆಪ್ಟ್ ಡ್ರಿಫ್ಟ್' ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರಲಿ, ಅಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶದ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ.
• ಮರು-ತರಬೇತಿ: ಮಾದರಿಗಳು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಉಳಿದಿವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನವೀಕರಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿಯತಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಮರು-ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ.
• ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್‌ಗಳು: ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಗುರುತಿಸಲಾದ ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡುವ ಕ್ಷೇತ್ರ ತಜ್ಞರಿಂದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.

ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯ ಜಾಗತಿಕ ಅನ್ವಯಗಳು

ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯ ಬಹುಮುಖತೆಯು ಅದನ್ನು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಜಾಗತಿಕ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

1. ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್

ಹಣಕಾಸು ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯು ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿದೆ:

• ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ: ವಿಶಿಷ್ಟ ಗ್ರಾಹಕ ಖರ್ಚು ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ವಿಚಲನಗೊಳ್ಳುವ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಕಾರ್ಡ್ ವಂಚನೆ, ಗುರುತಿನ ಕಳ್ಳತನ ಮತ್ತು ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಹಣ ವರ್ಗಾವಣೆ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.
• ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ವ್ಯಾಪಾರ: ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಕುಶಲತೆ ಅಥವಾ ಸಿಸ್ಟಮ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದಾದ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ವ್ಯಾಪಾರ ಪ್ರಮಾಣಗಳು ಅಥವಾ ಬೆಲೆ ಚಲನೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು.
• ಒಳಗಿನ ವ್ಯಾಪಾರ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ: ಉದ್ಯೋಗಿಗಳ ವಿಶಿಷ್ಟವಲ್ಲದ ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಕಾನೂನುಬಾಹಿರ ವ್ಯಾಪಾರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು.

ಜಾಗತಿಕ ಉದಾಹರಣೆ: ಪ್ರಮುಖ ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಬ್ಯಾಂಕುಗಳು ವಿವಿಧ ದೇಶಗಳು ಮತ್ತು ಕರೆನ್ಸಿಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿದಿನ ಮಿಲಿಯನ್‌ಗಟ್ಟಲೆ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಖರೀದಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಖಾತೆಯಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯದ ವಹಿವಾಟುಗಳ ಹಠಾತ್ ಏರಿಕೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೊಸ ಭೌಗೋಳಿಕ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ, ತಕ್ಷಣವೇ ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

2. ಸೈಬರ್‌ಸೆಕ್ಯುರಿಟಿ

ಸೈಬರ್‌ಸೆಕ್ಯುರಿಟಿ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ:

• ಒಳನುಗ್ಗುವಿಕೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ: ಸಾಮಾನ್ಯ ವರ್ತನೆಯಿಂದ ವಿಚಲನಗೊಳ್ಳುವ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು, ವಿತರಿಸಿದ ಸೇವೆ ನಿರಾಕರಣೆ (DDoS) ದಾಳಿಗಳು ಅಥವಾ ಮಾಲ್‌ವೇರ್ ಪ್ರಸರಣದಂತಹ ಸಂಭಾವ್ಯ ಸೈಬರ್‌ದಾಳಿಗಳನ್ನು ಸಂಕೇತಿಸುತ್ತದೆ.
• ಮಾಲ್‌ವೇರ್ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ: ಎಂಡ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ವರ್ತನೆ ಅಥವಾ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.
• ಒಳಗಿನ ಬೆದರಿಕೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ: ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರವೇಶ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ದತ್ತಾಂಶ ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.

ಜಾಗತಿಕ ಉದಾಹರಣೆ: ಬಹುರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ನಿಗಮಗಳನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವ ಜಾಗತಿಕ ಸೈಬರ್‌ಸೆಕ್ಯುರಿಟಿ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಖಂಡಗಳಾದ್ಯಂತ ಸರ್ವರ್‌ಗಳಿಂದ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಲಾಗ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಪ್ರವೇಶಿಸದ IP ವಿಳಾಸದಿಂದ ವಿಫಲ ಲಾಗಿನ್ ಪ್ರಯತ್ನಗಳಲ್ಲಿ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಏರಿಕೆ, ಅಥವಾ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಾಹ್ಯ ಸರ್ವರ್‌ಗೆ ಹಠಾತ್ ವರ್ಗಾಯಿಸುವುದು, ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸುತ್ತದೆ.

3. ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ

ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ:

• ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಾಧನ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್: ಧರಿಸಬಹುದಾದ ಸಾಧನಗಳು ಅಥವಾ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಉಪಕರಣಗಳಿಂದ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪೇಸ್‌ಮೇಕರ್‌ಗಳು, ಇನ್ಸುಲಿನ್ ಪಂಪ್‌ಗಳು) ಸಂವೇದಕ ವಾಚನಗಳಲ್ಲಿ ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು, ಇದು ಅಸಮರ್ಪಕ ಕಾರ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ರೋಗಿಯ ಆರೋಗ್ಯ ಹದಗೆಡುವಿಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
• ರೋಗಿಯ ಆರೋಗ್ಯ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್: ತಕ್ಷಣದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಗಮನ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಮುಖ ಚಿಹ್ನೆಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು.
• ಮೋಸದ ಹಕ್ಕುಗಳ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ: ಆರೋಗ್ಯ ವಿಮೆಯಲ್ಲಿ ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಬಿಲ್ಲಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ನಕಲಿ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.

ಜಾಗತಿಕ ಉದಾಹರಣೆ: ಜಾಗತಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಂಸ್ಥೆಯು ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ವಿವಿಧ ಕ್ಲಿನಿಕ್‌ಗಳಿಂದ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿದ, ಅನಾಮಧೇಯ ರೋಗಿ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಅಪರೂಪದ ರೋಗ ಹರಡುವಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳಿಗೆ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು. ವಿವಿಧ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ವರದಿಯಾದ ಇದೇ ರೀತಿಯ ರೋಗಲಕ್ಷಣಗಳ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ಕಾಳಜಿಯ ಆರಂಭಿಕ ಸೂಚಕವಾಗಿರಬಹುದು.

4. ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಕೈಗಾರಿಕಾ IoT

ಉದ್ಯಮ 4.0 ಯುಗದಲ್ಲಿ, ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ:

• ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ನಿರ್ವಹಣೆ: ಯಂತ್ರೋಪಕರಣಗಳಿಂದ ಸಂವೇದಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಂಪನ, ತಾಪಮಾನ, ಒತ್ತಡ) ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು, ಉಪಕರಣಗಳ ವೈಫಲ್ಯವನ್ನು ಸಂಭವಿಸುವ ಮೊದಲು ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ವಿಚಲನಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು, ಇದು ದುಬಾರಿ ಸ್ಥಗಿತಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
• ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣ: ಉತ್ಪಾದನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ವಿಶೇಷಣಗಳಿಂದ ವಿಚಲನಗೊಳ್ಳುವ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.
• ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವಿಕೆ: ಉತ್ಪಾದನಾ ಸಾಲುಗಳಲ್ಲಿನ ದಕ್ಷತೆಗಳು ಅಥವಾ ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು.

ಜಾಗತಿಕ ಉದಾಹರಣೆ: ಜಾಗತಿಕ ವಾಹನ ತಯಾರಕರು ತಮ್ಮ ವಿವಿಧ ದೇಶಗಳಲ್ಲಿನ ಅಸೆಂಬ್ಲಿ ಲೈನ್‌ಗಳಿಂದ ಸಂವೇದಕ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಜರ್ಮನಿಯಲ್ಲಿರುವ ಕಾರ್ಖಾನೆಯಲ್ಲಿ ರೋಬೋಟಿಕ್ ತೋಳು ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಕಂಪನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದರೆ, ಅಥವಾ ಬ್ರೆಜಿಲ್‌ನಲ್ಲಿನ ಪೇಂಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅಸಮಂಜಸ ತಾಪಮಾನದ ವಾಚನಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಿದರೆ, ಅದನ್ನು ತಕ್ಷಣದ ನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಇದು ಸ್ಥಿರ ಜಾಗತಿಕ ಉತ್ಪಾದನಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಗದಿತವಲ್ಲದ ಸ್ಥಗಿತಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

5. ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಮತ್ತು ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರ

ಆನ್‌ಲೈನ್ ಮತ್ತು ಭೌತಿಕ ಚಿಲ್ಲರೆ ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳಿಗೆ, ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ:

• ಮೋಸದ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು: ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಿದಂತೆ, ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಖರೀದಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.
• ದಾಸ್ತಾನು ನಿರ್ವಹಣೆ: ಸ್ಟಾಕ್ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಅಥವಾ ಕಳ್ಳತನವನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದಾದ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾರಾಟ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.
• ಗ್ರಾಹಕ ವರ್ತನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ವಿಶಿಷ್ಟ ಗ್ರಾಹಕ ವಿಭಾಗಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಭಾವ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಗ್ರಾಹಕ ಖರೀದಿ ಅಭ್ಯಾಸಗಳಲ್ಲಿ ಹೊರಗಿನವುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.

ಜಾಗತಿಕ ಉದಾಹರಣೆ: ಜಾಗತಿಕ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸ್ಥಳವು ಬಳಕೆದಾರ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಖಾತೆಯು ಅಲ್ಪಾವಧಿಯಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ದೇಶಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಖರೀದಿಗಳನ್ನು ಮಾಡಿದರೆ, ಅಥವಾ ಅದರ ಇತಿಹಾಸದಿಂದ ವಿಚಲನಗೊಳ್ಳುವ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಬ್ರೌಸಿಂಗ್ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿದರೆ, ಖಾತೆ ಕಳ್ಳತನ ಅಥವಾ ಮೋಸದ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ತಡೆಯಲು ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲನೆಗಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು.

ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಭವಿಷ್ಯದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶದ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯಿಂದಾಗಿ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರವು ನಿರಂತರವಾಗಿ ವಿಕಸಿಸುತ್ತಿದೆ.

• ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಗಾಗಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ: ನರಮಂಡಲದ ಜಾಲಗಳು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಆಟೋಎನ್‌ಕೋಡರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಆವರ್ತಕ ನರಮಂಡಲದ ಜಾಲಗಳು (RNNs), ಸಂಕೀರ್ಣ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಮತ್ತು ಅನುಕ್ರಮ ದತ್ತಾಂಶ ಅಸಂಗತತೆಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಎಂದು ಸಾಬೀತಾಗುತ್ತಿವೆ.
• ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI (XAI): ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಅಸಂಗತತೆಯನ್ನು ಏಕೆ ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಅಗತ್ಯ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿದೆ. ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು XAI ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
• ನೈಜ-ಸಮಯದ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ: ಸೈಬರ್‌ಸೆಕ್ಯುರಿಟಿ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ವ್ಯಾಪಾರದಂತಹ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ತಕ್ಷಣದ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಗೆ ಬೇಡಿಕೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿದೆ.
• ಫೆಡರೇಟೆಡ್ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ: ಗೌಪ್ಯತೆ-ಸೂಕ್ಷ್ಮ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ, ಫೆಡರೇಟೆಡ್ ಕಲಿಕೆಯು ಕಚ್ಚಾ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವಿನಿಮಯ ಮಾಡದೆ ಅನೇಕ ವಿಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಸಾಧನಗಳು ಅಥವಾ ಸರ್ವರ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ತೀರ್ಮಾನ

ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಹೊರಗಿನವುಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯ ವ್ಯಾಪಕ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಮೂಲಭೂತ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮತ್ತು ಅಸಹಜ ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುಗಳ ನಡುವೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಬಹುದು, ಇದು ವರ್ಧಿತ ಭದ್ರತೆ, ಸುಧಾರಿತ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ನಿರ್ಧಾರ ಕೈಗೊಳ್ಳುವಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶವು ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯಲ್ಲಿ ಬೆಳೆಯುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರೆಸುವುದರಿಂದ, ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಕೌಶಲ್ಯವಲ್ಲ ಆದರೆ ಆಧುನಿಕ, ಅಂತರ್ಸಂಪರ್ಕಿತ ಜಗತ್ತನ್ನು ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಲು ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಾಗಿದೆ.

ನೀವು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಹಣಕಾಸು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುತ್ತಿರಲಿ, ಕೈಗಾರಿಕಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತಿರಲಿ, ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ನ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತಿರಲಿ, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು ನಿಮಗೆ ಮುನ್ನಡೆಯಲು ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.