ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட் மூலம் முரண்பாடு கண்டறிதல்: ஒரு விரிவான வழிகாட்டி

இன்றைய தரவுகள் நிறைந்த உலகில், முரண்பாடுகளை – அதாவது, வழக்கத்திலிருந்து கணிசமாக விலகும் அசாதாரண தரவுப் புள்ளிகளை – அடையாளம் காணும் திறன் பெருகிய முறையில் முக்கியத்துவம் பெறுகிறது. நிதித்துறையில் மோசடி பரிவர்த்தனைகளைக் கண்டறிவது முதல் உற்பத்தியில் செயலிழந்த உபகரணங்களை அடையாளம் காண்பது வரை, செயல்பாட்டுத் திறனைப் பராமரிப்பதிலும் சாத்தியமான அபாயங்களைக் குறைப்பதிலும் முரண்பாடு கண்டறிதல் முக்கியப் பங்கு வகிக்கிறது. கிடைக்கக்கூடிய பல்வேறு நுட்பங்களில், ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட் நெறிமுறை அதன் எளிமை, செயல்திறன் மற்றும் அளவிடுதல் தன்மைக்காக தனித்து நிற்கிறது. இந்த வழிகாட்டி ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட்டின் விரிவான கண்ணோட்டத்தை வழங்குகிறது, அதன் அடிப்படைக் கோட்பாடுகள், நடைமுறைச் செயலாக்கம் மற்றும் உலகளாவிய தொழில்களில் அதன் பல்வேறு பயன்பாடுகளை ஆராய்கிறது.

முரண்பாடு கண்டறிதல் என்றால் என்ன?

முரண்பாடு கண்டறிதல் (outlier detection என்றும் அழைக்கப்படுகிறது) என்பது ஒரு தரவுத்தொகுப்பில் எதிர்பார்க்கப்படும் மாதிரி அல்லது நடத்தைக்கு இணங்காத தரவுப் புள்ளிகளை அடையாளம் காணும் செயல்முறையாகும். இந்த முரண்பாடுகள் பிழைகள், மோசடி, செயலிழப்புகள் அல்லது கவனம் தேவைப்படும் பிற குறிப்பிடத்தக்க நிகழ்வுகளைக் குறிக்கலாம். சாதாரண தரவுப் புள்ளிகளுடன் ஒப்பிடும்போது முரண்பாடுகள் இயல்பாகவே அரிதானவை, இதனால் பாரம்பரிய புள்ளிவிவர முறைகளைப் பயன்படுத்தி அவற்றைக் கண்டறிவது சவாலாக உள்ளது.

முரண்பாடு கண்டறிதல் செயல்பாட்டில் உள்ள சில நிஜ உலக உதாரணங்கள் இங்கே:

• நிதி மோசடி கண்டறிதல்: ஒரு வாடிக்கையாளரின் சாதாரண செலவு முறைகளிலிருந்து விலகும் சந்தேகத்திற்கிடமான பரிவர்த்தனைகளை அடையாளம் காணுதல். உதாரணமாக, ஒரு வாடிக்கையாளர் பொதுவாக உள்ளூர் பரிவர்த்தனைகளை மட்டுமே மேற்கொள்ளும்போது, திடீரென ஒரு வெளிநாட்டில் பெரிய தொகைக்கு வாங்குவது.
• உற்பத்தி குறைபாடு கண்டறிதல்: சென்சார் தரவு மற்றும் படப் பகுப்பாய்வின் அடிப்படையில் உற்பத்தி வரிசையில் உள்ள குறைபாடுள்ள தயாரிப்புகளை அடையாளம் காணுதல். உதாரணமாக, கணினிப் பார்வையைப் பயன்படுத்தி ஒரு பொருளின் பரிமாணங்கள் அல்லது நிறத்தில் உள்ள முரண்பாடுகளைக் கண்டறிதல்.
• இணையப் பாதுகாப்பு ஊடுருவல் கண்டறிதல்: ஒரு சைபர் தாக்குதல் அல்லது மால்வேர் தொற்றைக் குறிக்கக்கூடிய அசாதாரண நெட்வொர்க் போக்குவரத்து முறைகளைக் கண்டறிதல். இது ஒரு குறிப்பிட்ட ஐபி முகவரியிலிருந்து நெட்வொர்க் போக்குவரத்தில் அசாதாரணமான அதிகரிப்புகளை அடையாளம் காண்பதை உள்ளடக்கியிருக்கலாம்.
• சுகாதார நோயறிதல்: நோயாளியின் தரவுகளான அசாதாரணமான முக்கிய அறிகுறிகள் அல்லது ஆய்வக முடிவுகளின் அடிப்படையில் அசாதாரண மருத்துவ நிலைகள் அல்லது நோய்களை அடையாளம் காணுதல். இரத்த அழுத்த அளவீடுகளில் ஏற்படும் திடீர் மற்றும் எதிர்பாராத மாற்றம் ஒரு முரண்பாடாகக் கொடியிடப்படலாம்.
• மின் வணிகம்: தயாரிப்பு மதிப்பீடுகளை செயற்கையாக உயர்த்துதல் அல்லது விற்பனை புள்ளிவிவரங்களைக் கையாளும் போலி மதிப்புரைகள் அல்லது மோசடிக் கணக்குகளைக் கண்டறிதல். குறுகிய காலத்திற்குள் பல கணக்குகளால் பதிவுசெய்யப்பட்ட ஒரே மாதிரியான மதிப்புரைகளின் வடிவங்களை அடையாளம் காணுதல்.

ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட் நெறிமுறையை அறிமுகப்படுத்துதல்

ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட் என்பது முரண்பாடு கண்டறிதலுக்காக பிரத்யேகமாக வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு மேற்பார்வையற்ற இயந்திர கற்றல் நெறிமுறையாகும். இது சாதாரண தரவுப் புள்ளிகளை விட முரண்பாடுகள் எளிதாக "தனிமைப்படுத்தப்படுகின்றன" என்ற கருத்தைப் பயன்படுத்துகிறது. தூர அடிப்படையிலான நெறிமுறைகள் (எ.கா., k-NN) அல்லது அடர்த்தி அடிப்படையிலான நெறிமுறைகள் (எ.கா., DBSCAN) போலல்லாமல், ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட் வெளிப்படையாக தூரங்கள் அல்லது அடர்த்திகளைக் கணக்கிடுவதில்லை. அதற்குப் பதிலாக, தரவு வெளியை தோராயமாகப் பிரிப்பதன் மூலம் முரண்பாடுகளைத் தனிமைப்படுத்த மரம் சார்ந்த அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்துகிறது.

முக்கியக் கருத்துக்கள்

• ஐசோலேஷன் மரங்கள் (iTrees): ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட் நெறிமுறையின் அடித்தளம். ஒவ்வொரு iTree-ம் ஒரு பைனரி மரம் ஆகும், இது சீரற்ற அம்சத் தேர்வு மற்றும் சீரற்ற பிளவு மதிப்புகளைப் பயன்படுத்தி தரவு வெளியை மீண்டும் மீண்டும் பிரிப்பதன் மூலம் கட்டமைக்கப்படுகிறது.
• பாதை நீளம்: ஒரு கண்காணிப்பு ஒரு iTree-ன் மூல முனையிலிருந்து அதன் முடிவு முனையை (ஒரு இலை முனை) அடையும் வரை கடந்து செல்லும் விளிம்புகளின் எண்ணிக்கை.
• முரண்பாட்டு மதிப்பெண்: ஒரு கண்காணிப்பின் தனிமைப்படுத்தலின் அளவைக் கணக்கிடும் ஒரு அளவீடு. குறைந்த பாதை நீளங்கள் ஒரு முரண்பாடாக இருப்பதற்கான அதிக நிகழ்தகவைக் குறிக்கின்றன.

ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட் எவ்வாறு செயல்படுகிறது

1. பயிற்சிக் கட்டம்:
   • பல iTrees கட்டமைக்கப்படுகின்றன.
   • ஒவ்வொரு iTree-க்கும், தரவின் ஒரு சீரற்ற துணைக்குழு தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறது.
   • ஒவ்வொரு தரவுப் புள்ளியும் அதன் சொந்த இலை முனையில் தனிமைப்படுத்தப்படும் வரை அல்லது முன் வரையறுக்கப்பட்ட மர உயர வரம்பை அடையும் வரை தரவு வெளியை மீண்டும் மீண்டும் பிரிப்பதன் மூலம் iTree உருவாக்கப்படுகிறது. பிரித்தல் என்பது ஒரு அம்சத்தை சீரற்ற முறையில் தேர்ந்தெடுத்து, பின்னர் அந்த அம்சத்தின் வரம்பிற்குள் ஒரு பிளவு மதிப்பை சீரற்ற முறையில் தேர்ந்தெடுப்பதன் மூலம் செய்யப்படுகிறது.
2. மதிப்பீட்டுக் கட்டம்:
   • ஒவ்வொரு தரவுப் புள்ளியும் அனைத்து iTrees வழியாக அனுப்பப்படுகிறது.
   • ஒவ்வொரு iTree-லும் ஒவ்வொரு தரவுப் புள்ளிக்கான பாதை நீளம் கணக்கிடப்படுகிறது.
   • அனைத்து iTrees-களிலும் உள்ள சராசரி பாதை நீளம் கணக்கிடப்படுகிறது.
   • சராசரி பாதை நீளத்தின் அடிப்படையில் ஒரு முரண்பாட்டு மதிப்பெண் கணக்கிடப்படுகிறது.

ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட்டின் பின்னணியில் உள்ள உள்ளுணர்வு என்னவென்றால், முரண்பாடுகள், அரிதானவையாகவும் வித்தியாசமாகவும் இருப்பதால், சாதாரண தரவுப் புள்ளிகளை விட தனிமைப்படுத்தப்படுவதற்கு குறைவான பிரிவுகள் தேவைப்படுகின்றன. இதன் விளைவாக, முரண்பாடுகள் iTrees-ல் குறுகிய பாதை நீளங்களைக் கொண்டிருக்கின்றன.

ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட்டின் நன்மைகள்

ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட் பாரம்பரிய முரண்பாடு கண்டறிதல் முறைகளை விட பல நன்மைகளை வழங்குகிறது:

• செயல்திறன்: ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட் தரவுப் புள்ளிகளின் எண்ணிக்கையைப் பொறுத்து ஒரு நேரியல் நேர சிக்கலைக் கொண்டுள்ளது, இது பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு மிகவும் திறமையானதாக ஆக்குகிறது. இன்றைய பெரிய தரவு யுகத்தில் இது மிகவும் முக்கியமானது, இங்கு தரவுத்தொகுப்புகள் மில்லியன் கணக்கான அல்லது பில்லியன் கணக்கான பதிவுகளைக் கொண்டிருக்கலாம்.
• அளவிடுதல் தன்மை: இந்த நெறிமுறையை எளிதாக இணை செயலாக்கம் செய்ய முடியும், இது பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுக்கான அதன் அளவிடுதல் தன்மையை மேலும் மேம்படுத்துகிறது. இணை செயலாக்கம் பல செயலிகள் அல்லது கணினிகளில் கணக்கீட்டை விநியோகிக்க அனுமதிக்கிறது, இது செயலாக்க நேரத்தை கணிசமாகக் குறைக்கிறது.
• தூரக் கணக்கீடு இல்லை: k-NN போன்ற தூர அடிப்படையிலான முறைகளைப் போலல்லாமல், ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட் தரவுப் புள்ளிகளுக்கு இடையேயான தூரங்களைக் கணக்கிடுவதில்லை, இது குறிப்பாக உயர்-பரிமாண வெளிகளில் கணக்கீட்டு ரீதியாக விலை உயர்ந்ததாக இருக்கும்.
• உயர்-பரிமாண தரவைக் கையாளுகிறது: ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட் உயர்-பரிமாண வெளிகளில் சிறப்பாகச் செயல்படுகிறது, ஏனெனில் சீரற்ற அம்சத் தேர்வு செயல்முறை பரிமாணங்களின் சாபத்தைக் குறைக்க உதவுகிறது. பரிமாணங்களின் சாபம் என்பது அம்சங்களின் (பரிமாணங்களின்) எண்ணிக்கை அதிகரிக்கும் போது இயந்திர கற்றல் நெறிமுறைகளின் செயல்திறன் குறையும் நிகழ்வைக் குறிக்கிறது.
• மேற்பார்வையற்ற கற்றல்: ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட் ஒரு மேற்பார்வையற்ற நெறிமுறையாகும், அதாவது பயிற்சிக்கு லேபிளிடப்பட்ட தரவு தேவையில்லை. லேபிளிடப்பட்ட தரவு பெரும்பாலும் பற்றாக்குறையாக அல்லது பெறுவதற்கு விலை உயர்ந்ததாக இருக்கும் நிஜ உலக சூழ்நிலைகளில் இது ஒரு குறிப்பிடத்தக்க நன்மை.
• விளக்கமளிக்கும் தன்மை: சில விதி அடிப்படையிலான அமைப்புகளைப் போல இயல்பாக விளக்கமளிக்கக்கூடியதாக இல்லாவிட்டாலும், முரண்பாட்டு மதிப்பெண் அசாதாரணத்தின் அளவைப் பற்றிய தெளிவான அறிகுறியை வழங்குகிறது. மேலும், iTrees-ன் கட்டமைப்பை ஆய்வு செய்வதன் மூலம், முரண்பாட்டு மதிப்பெண்ணுக்கு மிகவும் பங்களிக்கும் அம்சங்களைப் பற்றிய நுண்ணறிவுகளைப் பெற சில நேரங்களில் சாத்தியமாகும்.

ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட்டின் குறைபாடுகள்

அதன் நன்மைகள் இருந்தபோதிலும், ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட்டிற்கும் சில வரம்புகள் உள்ளன:

• அளவுரு உணர்திறன்: ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட்டின் செயல்திறன், மரங்களின் எண்ணிக்கை மற்றும் துணை மாதிரி அளவு போன்ற அளவுருக்களின் தேர்வைப் பொறுத்து உணர்திறன் உடையதாக இருக்கலாம். உகந்த முடிவுகளை அடைய இந்த அளவுருக்களை கவனமாக சரிசெய்வது பெரும்பாலும் தேவைப்படுகிறது.
• உலகளாவிய முரண்பாடு கவனம்: ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட் உலகளாவிய முரண்பாடுகளை – அதாவது, தரவின் பெரும்பகுதியிலிருந்து கணிசமாக வேறுபடும் முரண்பாடுகளை – கண்டறிய வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. உள்ளூர் முரண்பாடுகளை – அதாவது, ஒரு சிறிய தரவுப் புள்ளிகளின் தொகுப்பிற்குள் மட்டுமே முரண்பாடாக இருக்கும் முரண்பாடுகளை – கண்டறிவதில் இது அவ்வளவு திறம்பட செயல்படாது.
• தரவு விநியோக அனுமானங்கள்: இது வலுவான அனுமானங்களைச் செய்யாவிட்டாலும், அச்சுக்கு இணையான பிளவுகளால் சரியாகப் பிடிக்கப்படாத மிகவும் சிக்கலான, நேரியல் அல்லாத உறவுகளை தரவு வெளிப்படுத்தினால் அதன் சீரற்ற பிரித்தல் குறைவாக பயனுள்ளதாக இருக்கலாம்.

பைத்தானில் ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட்டை செயல்படுத்துதல்

பைத்தானில் உள்ள scikit-learn நூலகம் ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட் நெறிமுறையின் வசதியான செயலாக்கத்தை வழங்குகிறது. அதை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது என்பதற்கான ஒரு அடிப்படை உதாரணம் இங்கே:

குறியீடு உதாரணம்:

            
from sklearn.ensemble import IsolationForest
import numpy as np

# Generate some sample data (replace with your actual data)
X = np.random.rand(1000, 2)

# Add some anomalies
X[np.random.choice(1000, 10, replace=False)] = np.random.rand(10, 2) + 2  # Adding anomalies outside the main cluster

# Create an Isolation Forest model
model = IsolationForest(n_estimators=100, contamination='auto', random_state=42)

# Fit the model to the data
model.fit(X)

# Predict anomaly scores
anomaly_scores = model.decision_function(X)

# Predict anomaly labels (-1 for anomaly, 1 for normal)
anomaly_labels = model.predict(X)

# Identify anomalies based on a threshold (e.g., top 5%)
anomaly_threshold = np.percentile(anomaly_scores, 5) # Lower scores are more anomalous
anomalies = X[anomaly_scores <= anomaly_threshold]

print("Anomaly Scores:\n", anomaly_scores)
print("Anomaly Labels:\n", anomaly_labels)
print("Anomalies:\n", anomalies)

            

              
                Copy
              
            
          

விளக்கம்:

• `IsolationForest(n_estimators=100, contamination='auto', random_state=42)`: இது 100 மரங்களைக் கொண்ட ஒரு ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட் மாதிரியை உருவாக்குகிறது. `contamination='auto'` தரவுத்தொகுப்பில் உள்ள முரண்பாடுகளின் விகிதத்தை தானாகவே மதிப்பிடுகிறது. `random_state=42` மறுஉருவாக்கத்தை உறுதி செய்கிறது.
• `model.fit(X)`: இது `X` தரவில் மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்கிறது.
• `model.decision_function(X)`: இது ஒவ்வொரு தரவுப் புள்ளிக்கும் முரண்பாட்டு மதிப்பெண்ணைக் கணக்கிடுகிறது. குறைந்த மதிப்பெண் ஒரு முரண்பாடாக இருப்பதற்கான அதிக நிகழ்தகவைக் குறிக்கிறது.
• `model.predict(X)`: இது ஒவ்வொரு தரவுப் புள்ளிக்கும் முரண்பாட்டு லேபிளைக் கணிக்கிறது. `-1` ஒரு முரண்பாட்டையும், `1` ஒரு சாதாரண தரவுப் புள்ளியையும் குறிக்கிறது.
• `np.percentile(anomaly_scores, 5)`: இது முரண்பாட்டு மதிப்பெண்களின் 5வது சதவிகிதத்தைக் கணக்கிடுகிறது, இது முரண்பாடுகளை அடையாளம் காண ஒரு வரம்பாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இந்த வரம்பிற்குக் கீழே மதிப்பெண்கள் உள்ள தரவுப் புள்ளிகள் முரண்பாடுகளாகக் கருதப்படுகின்றன.

ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட்டிற்கான அளவுரு சரிசெய்தல்

ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட்டின் செயல்திறனை மேம்படுத்துவது பெரும்பாலும் அதன் முக்கிய அளவுருக்களை சரிசெய்வதை உள்ளடக்கியது:

• `n_estimators` (மரங்களின் எண்ணிக்கை): மரங்களின் எண்ணிக்கையை அதிகரிப்பது பொதுவாக மாதிரியின் துல்லியத்தை மேம்படுத்துகிறது, ஆனால் இது கணக்கீட்டுச் செலவையும் அதிகரிக்கிறது. அதிக எண்ணிக்கையிலான மரங்கள் முரண்பாடுகளை மிகவும் வலுவாகத் தனிமைப்படுத்த உதவுகின்றன. 100 உடன் தொடங்கி, செயல்திறன் மேம்படுகிறதா என்பதைப் பார்க்க அதிக மதிப்புகளுடன் (எ.கா., 200, 500) பரிசோதனை செய்யுங்கள்.
• `contamination` (எதிர்பார்க்கப்படும் முரண்பாடுகளின் விகிதம்): இந்த அளவுரு தரவுத்தொகுப்பில் எதிர்பார்க்கப்படும் முரண்பாடுகளின் விகிதத்தைக் குறிக்கிறது. அதை சரியான முறையில் அமைப்பது மாதிரியின் துல்லியத்தை கணிசமாக மேம்படுத்தும். உங்களிடம் முரண்பாட்டு விகிதத்தைப் பற்றிய நல்ல மதிப்பீடு இருந்தால், அதற்கேற்ப அமைக்கவும். இல்லையென்றால், `contamination='auto'` அதை மதிப்பிட முயற்சிக்கும், ஆனால் முடிந்தால் ஒரு நியாயமான மதிப்பீட்டை வழங்குவது பொதுவாக நல்லது. ஒரு பொதுவான வரம்பு 0.01 மற்றும் 0.1 (1% முதல் 10%) ஆகும்.
• `max_samples` (துணை மாதிரி அளவு): இந்த அளவுரு ஒவ்வொரு iTree-ஐ உருவாக்கப் பயன்படுத்தப்படும் மாதிரிகளின் எண்ணிக்கையைக் கட்டுப்படுத்துகிறது. சிறிய துணை மாதிரி அளவுகள் முரண்பாடுகளைத் தனிமைப்படுத்தும் நெறிமுறையின் திறனை மேம்படுத்தலாம், ஆனால் அவை மாதிரியின் மாறுபாட்டையும் அதிகரிக்கக்கூடும். 'auto' (min(256, n_samples)) போன்ற மதிப்புகள் பெரும்பாலும் ஒரு நல்ல தொடக்கப் புள்ளியாகும். சிறிய மதிப்புகளுடன் பரிசோதனை செய்வது சில தரவுத்தொகுப்புகளில் செயல்திறனை மேம்படுத்தலாம்.
• `max_features` (கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய அம்சங்களின் எண்ணிக்கை): இந்த அளவுரு ஒவ்வொரு பிளவிலும் சீரற்ற முறையில் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட அம்சங்களின் எண்ணிக்கையைக் கட்டுப்படுத்துகிறது. இந்த மதிப்பைக் குறைப்பது உயர்-பரிமாண வெளிகளில் செயல்திறனை மேம்படுத்தலாம். உங்களிடம் அதிக எண்ணிக்கையிலான அம்சங்கள் இருந்தால், மொத்த அம்சங்களின் எண்ணிக்கையை விட குறைவான மதிப்புகளுடன் பரிசோதனை செய்வதைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.
• `random_state` (சீரற்ற விதை): ஒரு சீரற்ற விதையை அமைப்பது முடிவுகளின் மறுஉருவாக்கத்தை உறுதி செய்கிறது. இது பிழைத்திருத்தம் மற்றும் வெவ்வேறு அளவுரு அமைப்புகளை ஒப்பிடுவதற்கு முக்கியமானது.

கிரிட் தேடல் அல்லது சீரற்ற தேடல் வெவ்வேறு அளவுரு மதிப்புகளின் சேர்க்கைகளை முறையாக ஆராய்ந்து ஒரு குறிப்பிட்ட தரவுத்தொகுப்பிற்கான உகந்த அமைப்புகளை அடையாளம் காண பயன்படுத்தப்படலாம். scikit-learn போன்ற நூலகங்கள் இந்த செயல்முறையை தானியக்கமாக்க `GridSearchCV` மற்றும் `RandomizedSearchCV` போன்ற கருவிகளை வழங்குகின்றன.

பல்வேறு தொழில்களில் ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட்டின் பயன்பாடுகள்

ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட் பரந்த அளவிலான தொழில்கள் மற்றும் களங்களில் பயன்பாடுகளைக் கண்டறிந்துள்ளது:

1. நிதி சேவைகள்

• மோசடி கண்டறிதல்: மோசடி பரிவர்த்தனைகள், கிரெடிட் கார்டு மோசடிகள் மற்றும் பணமோசடி நடவடிக்கைகளை அடையாளம் காணுதல். உதாரணமாக, பரிவர்த்தனை தொகைகள், இடங்கள் அல்லது அதிர்வெண்களில் உள்ள அசாதாரண வடிவங்களைக் கண்டறிதல்.
• இடர் மேலாண்மை: அசாதாரண வர்த்தக அளவுகள் அல்லது விலை ஏற்ற இறக்கங்கள் போன்ற நிதிச் சந்தைகளில் உள்ள முரண்பாடுகளைக் கண்டறிதல். சந்தை கையாளுதல் அல்லது உள்ளக வர்த்தக நடவடிக்கைகளை அடையாளம் காணுதல்.
• இணக்கம்: பணமோசடி தடுப்பு (AML) விதிமுறைகள் போன்ற ஒழுங்குமுறைத் தேவைகளின் மீறல்களை அடையாளம் காணுதல்.

2. உற்பத்தி

• குறைபாடு கண்டறிதல்: சென்சார் தரவு மற்றும் படப் பகுப்பாய்வின் அடிப்படையில் ஒரு உற்பத்தி வரிசையில் உள்ள குறைபாடுள்ள தயாரிப்புகளை அடையாளம் காணுதல். இயந்திர அதிர்வுகள், வெப்பநிலை அல்லது அழுத்த அளவீடுகளில் உள்ள முரண்பாடுகளைக் கண்டறிதல்.
• முன்கணிப்புப் பராமரிப்பு: இயந்திர இயக்க அளவுருக்களில் உள்ள முரண்பாடுகளைக் கண்டறிவதன் மூலம் உபகரணங்களின் தோல்விகளைக் கணித்தல். சாத்தியமான பராமரிப்புத் தேவைகளின் ஆரம்ப எச்சரிக்கை அறிகுறிகளை அடையாளம் காணுதல்.
• தரக் கட்டுப்பாடு: தயாரிப்புத் தரத்தைக் கண்காணித்தல் மற்றும் குறிப்பிட்ட தரங்களிலிருந்து விலகல்களை அடையாளம் காணுதல்.

3. இணையப் பாதுகாப்பு

• ஊடுருவல் கண்டறிதல்: ஒரு சைபர் தாக்குதல் அல்லது மால்வேர் தொற்றைக் குறிக்கக்கூடிய அசாதாரண நெட்வொர்க் போக்குவரத்து முறைகளைக் கண்டறிதல். சந்தேகத்திற்கிடமான உள்நுழைவு முயற்சிகள் அல்லது அங்கீகரிக்கப்படாத அணுகல் முயற்சிகளை அடையாளம் காணுதல்.
• முரண்பாடு அடிப்படையிலான மால்வேர் கண்டறிதல்: கணினி அமைப்புகளில் அசாதாரணமான நடத்தைகளைக் கண்டறிவதன் மூலம் புதிய மற்றும் அறியப்படாத மால்வேர் வகைகளை அடையாளம் காணுதல்.
• உள்ளக அச்சுறுத்தல் கண்டறிதல்: தரவுத் திருட்டு அல்லது நாசவேலை போன்ற தீங்கிழைக்கும் செயல்களில் ஈடுபடக்கூடிய ஊழியர்களை அடையாளம் காணுதல்.

4. சுகாதாரம்

• நோய் கண்டறிதல்: நோயாளியின் தரவுகளான அசாதாரணமான முக்கிய அறிகுறிகள் அல்லது ஆய்வக முடிவுகளின் அடிப்படையில் அசாதாரண மருத்துவ நிலைகள் அல்லது நோய்களை அடையாளம் காணுதல்.
• மருந்து கண்டுபிடிப்பு: உயிரியல் தரவுகளில் உள்ள முரண்பாடுகளைக் கண்டறிவதன் மூலம் சாத்தியமான மருந்து வேட்பாளர்களை அடையாளம் காணுதல்.
• மோசடி கண்டறிதல்: மோசடியான காப்பீட்டு கோரிக்கைகள் அல்லது மருத்துவ பில்லிங் நடைமுறைகளை அடையாளம் காணுதல்.

5. மின் வணிகம்

• மோசடி கண்டறிதல்: மோசடியான பரிவர்த்தனைகள், போலி மதிப்புரைகள் மற்றும் கணக்குக் கையகப்படுத்துதல்களைக் கண்டறிதல். அசாதாரணமான வாங்கும் முறைகள் அல்லது ஷிப்பிங் முகவரிகளை அடையாளம் காணுதல்.
• தனிப்பயனாக்கம்: இலக்கு சந்தைப்படுத்தல் பிரச்சாரங்களுக்காக அசாதாரணமான உலாவல் அல்லது வாங்கும் நடத்தை கொண்ட பயனர்களை அடையாளம் காணுதல்.
• இருப்பு மேலாண்மை: சரக்கு அளவுகளை மேம்படுத்தவும் மற்றும் கையிருப்புத் தட்டுப்பாட்டைத் தடுக்கவும் விற்பனைத் தரவுகளில் உள்ள முரண்பாடுகளை அடையாளம் காணுதல்.

ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட்டைப் பயன்படுத்துவதற்கான சிறந்த நடைமுறைகள்

முரண்பாடு கண்டறிதலுக்கு ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட்டை திறம்படப் பயன்படுத்த, பின்வரும் சிறந்த நடைமுறைகளைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்:

• தரவு முன்தயாரிப்பு: ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட்டைப் பயன்படுத்துவதற்கு முன்பு உங்கள் தரவு சரியாக முன்தயாரிப்பு செய்யப்பட்டுள்ளதா என்பதை உறுதிப்படுத்திக் கொள்ளுங்கள். இது விடுபட்ட மதிப்புகளைக் கையாளுதல், எண் அம்சங்களை அளவிடுதல் மற்றும் வகை அம்சங்களை குறியீடாக்குதல் ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியிருக்கலாம். தரப்படுத்தல் (பூஜ்ஜிய சராசரி மற்றும் அலகு மாறுபாட்டிற்கு அளவிடுதல்) அல்லது Min-Max அளவிடுதல் (0 மற்றும் 1 க்கு இடையேயான வரம்பிற்கு அளவிடுதல்) போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.
• அம்சப் பொறியியல்: முரண்பாடுகளைக் குறிக்கக்கூடிய தொடர்புடைய அம்சங்களைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். அம்சப் பொறியியல் என்பது ஏற்கனவே உள்ள அம்சங்களிலிருந்து புதிய அம்சங்களை உருவாக்குவது அல்லது தரவில் உள்ள அடிப்படை வடிவங்களை சிறப்பாகப் பிடிக்க ஏற்கனவே உள்ள அம்சங்களை மாற்றுவது ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியிருக்கலாம்.
• அளவுரு சரிசெய்தல்: ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட் நெறிமுறையின் அளவுருக்களை அதன் செயல்திறனை மேம்படுத்த கவனமாக சரிசெய்யவும். வெவ்வேறு அளவுரு அமைப்புகளை முறையாக ஆராய கிரிட் தேடல் அல்லது சீரற்ற தேடல் போன்ற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தவும்.
• வரம்புத் தேர்வு: முரண்பாட்டு மதிப்பெண்களின் அடிப்படையில் முரண்பாடுகளை அடையாளம் காண பொருத்தமான வரம்பைத் தேர்வு செய்யவும். இது முரண்பாட்டு மதிப்பெண்களின் விநியோகத்தை காட்சிப்படுத்துதல் மற்றும் முரண்பாடுகளை சாதாரண தரவுப் புள்ளிகளிலிருந்து பிரிக்கும் ஒரு வரம்பைத் தேர்ந்தெடுப்பதை உள்ளடக்கியிருக்கலாம். உகந்த வரம்பை தீர்மானிக்க சதவிகிதம் அடிப்படையிலான வரம்புகள் அல்லது புள்ளிவிவர முறைகளைப் பயன்படுத்துவதைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.
• மதிப்பீட்டு அளவீடுகள்: முரண்பாடு கண்டறிதல் மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு பொருத்தமான மதிப்பீட்டு அளவீடுகளைப் பயன்படுத்தவும். பொதுவான அளவீடுகளில் துல்லியம், நினைவு, F1-மதிப்பெண் மற்றும் ரிசீவர் ஆப்பரேட்டிங் கேரக்டரிஸ்டிக் வளைவின் கீழ் உள்ள பகுதி (AUC-ROC) ஆகியவை அடங்கும். குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டிற்கு பொருத்தமான மற்றும் தவறான நேர்மறைகள் மற்றும் தவறான எதிர்மறைகளைக் குறைப்பதன் ஒப்பீட்டு முக்கியத்துவத்திற்கு பொருத்தமான அளவீடுகளைத் தேர்வு செய்யவும்.
• கூட்டு முறைகள்: மாதிரியின் ஒட்டுமொத்த துல்லியம் மற்றும் வலிமையை மேம்படுத்த ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட்டை மற்ற முரண்பாடு கண்டறிதல் நெறிமுறைகளுடன் இணைக்கவும். கூட்டு முறைகள் தனிப்பட்ட நெறிமுறைகளின் வரம்புகளைக் குறைக்கவும் மற்றும் தரவின் மேலும் விரிவான பார்வையை வழங்கவும் உதவும்.
• வழக்கமான கண்காணிப்பு: முரண்பாடு கண்டறிதல் மாதிரியின் செயல்திறனைத் தொடர்ந்து கண்காணித்து, அது பயனுள்ளதாக இருப்பதை உறுதிசெய்ய புதிய தரவுகளுடன் அவ்வப்போது மீண்டும் பயிற்றுவிக்கவும். முரண்பாடுகள் காலப்போக்கில் உருவாகலாம், எனவே மாதிரியை தரவில் உள்ள சமீபத்திய வடிவங்களுடன் புதுப்பித்த நிலையில் வைத்திருப்பது முக்கியம்.

மேம்பட்ட நுட்பங்கள் மற்றும் நீட்டிப்புகள்

ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட்டின் திறன்களை மேம்படுத்த பல மேம்பட்ட நுட்பங்கள் மற்றும் நீட்டிப்புகள் உருவாக்கப்பட்டுள்ளன:

• விரிவாக்கப்பட்ட ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட் (EIF): அசல் ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட்டில் உள்ள அச்சுக்கு இணையான பிளவுகள் சிக்கலை, சாய்ந்த பிளவுகளை அனுமதிப்பதன் மூலம் தீர்க்கிறது, இது தரவில் உள்ள சிக்கலான உறவுகளை சிறப்பாகப் பிடிக்க முடியும்.
• வலுவான சீரற்ற வெட்டு ஃபாரஸ்ட் (RRCF): இது ஒரு ஆன்லைன் முரண்பாடு கண்டறிதல் நெறிமுறையாகும், இது ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட்டைப் போன்ற மரம் சார்ந்த அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்துகிறது ஆனால் ஸ்ட்ரீமிங் தரவைக் கையாள வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது.
• ஆழ் கற்றலுடன் ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட்டைப் பயன்படுத்துதல்: ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட்டை ஆழ் கற்றல் நுட்பங்களுடன் இணைப்பது சிக்கலான தரவுத்தொகுப்புகளில் முரண்பாடு கண்டறிதலின் செயல்திறனை மேம்படுத்தும். உதாரணமாக, ஆழ் கற்றல் மாதிரிகள் தரவிலிருந்து அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்கப் பயன்படுத்தப்படலாம், அவை பின்னர் ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட்டின் உள்ளீடாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.

முடிவுரை

ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட் என்பது முரண்பாடு கண்டறிதலுக்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த மற்றும் பல்துறை நெறிமுறையாகும், இது பாரம்பரிய முறைகளை விட பல நன்மைகளை வழங்குகிறது. அதன் செயல்திறன், அளவிடுதல் தன்மை மற்றும் உயர்-பரிமாண தரவைக் கையாளும் திறன் ஆகியவை பல்வேறு உலகளாவிய தொழில்களில் பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளுக்கு ஏற்றதாக அமைகின்றன. அதன் அடிப்படைக் கோட்பாடுகளைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலமும், அதன் அளவுருக்களை கவனமாக சரிசெய்வதன் மூலமும், சிறந்த நடைமுறைகளைப் பின்பற்றுவதன் மூலமும், உலகளாவிய நிபுணர்கள் முரண்பாடுகளை அடையாளம் காணவும், அபாயங்களைக் குறைக்கவும், செயல்பாட்டுத் திறனை மேம்படுத்தவும் ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட்டை திறம்படப் பயன்படுத்தலாம்.

தரவு அளவுகள் தொடர்ந்து வளர்ந்து வருவதால், பயனுள்ள முரண்பாடு கண்டறிதல் நுட்பங்களுக்கான தேவை மட்டுமே அதிகரிக்கும். ஐசோலேஷன் ஃபாரஸ்ட் தரவிலிருந்து நுண்ணறிவுகளைப் பிரித்தெடுப்பதற்கும், உலகெங்கிலும் உள்ள வணிகங்கள் மற்றும் நிறுவனங்களில் குறிப்பிடத்தக்க தாக்கத்தை ஏற்படுத்தக்கூடிய அசாதாரண வடிவங்களை அடையாளம் காண்பதற்கும் ஒரு மதிப்புமிக்க கருவியை வழங்குகிறது. முரண்பாடு கண்டறிதலில் சமீபத்திய முன்னேற்றங்கள் குறித்து அறிந்திருப்பதன் மூலமும், தங்கள் திறமைகளைத் தொடர்ந்து செம்மைப்படுத்துவதன் மூலமும், நிபுணர்கள் புதுமை மற்றும் வெற்றியை இயக்க தரவின் சக்தியைப் பயன்படுத்துவதில் முக்கியப் பங்கு வகிக்க முடியும்.