Neuheitserkennung

Definition - Was bedeutet Neuheitserkennung?

Die Neuheitserkennung ist eine statistische Methode, mit der neue oder unbekannte Daten ermittelt und festgestellt werden, ob diese neuen Daten innerhalb der Norm (Inlier) oder außerhalb (Norm) liegen.

Ein Roman bedeutet in diesem Fall ungewöhnliche Daten, die neu sind und nicht regelmäßig vorkommen oder sich einfach von den anderen unterscheiden. Neuheiten werden in verschiedenen Bereichen angewendet, in denen Anomalien im regulären Betrieb erkannt werden müssen, z. B. das Erkennen von Netzwerkeinbrüchen, Hacking, Ausfällen von Strahltriebwerken, maschinelles Lernen und vieles mehr.

Bei der Betrugserkennung überwachen beispielsweise Kreditkartenunternehmen die Ausgabegewohnheiten eines Benutzers. Wenn eine Abweichung von diesen Gewohnheiten vorliegt, rufen sie den Benutzer sofort an, um zu fragen, ob der Kauf rechtmäßig getätigt wurde oder ob die Karte verloren gegangen oder gestohlen wurde.

Technische.me erklärt die Erkennung von Neuheiten

Die Erkennung von Neuheiten ist eine der Grundvoraussetzungen für ein ordnungsgemäßes Klassifizierungssystem und für maschinelles Lernen. In maschinellen Lernsystemen können nicht alle Möglichkeiten während des Trainings eingegeben werden, so dass es in Zukunft immer neue Arten von Daten und Möglichkeiten geben wird, im Grunde Eingaben, die sich von denen unterscheiden, die regelmäßig empfangen oder gesehen werden.

Beispielsweise wird das System bei der Fehler- und Betrugserkennung darauf trainiert, Daten zu erkennen, die unterrepräsentiert waren oder überhaupt nicht gesehen wurden, da es sich um potenzielle Fehler handelt, und in medizinischen Datensystemen könnte dies eine Krankheit darstellen.

Bei reinen Neuheitserkennungssystemen wird das Netzwerk auf die negativen Beispiele trainiert und erkennt dann nur Eingaben, die nicht in dieses Modell passen, als neuartige Klasse.

Das Erkennen, dass sich eine Eingabe von früheren Eingaben unterscheidet, ist eine sehr wichtige und nützliche Fähigkeit für Lernsysteme. Das würde bedeuten, dass das System wirklich lernen und nicht nur auf vorherige Eingaben und Programmierungen reagieren kann.

Bei Tieren und Menschen werden ständig Neuheiten erkannt. das ist die Fähigkeit, Objekte von anderen Objekten zu unterscheiden. Zum Beispiel sehen wir eine einfache weiße Wand und sehen dann einen Fleck, der sich auf seiner Oberfläche bewegt. Wir lösen ihn sofort von der Wand und bemerken, dass es sich um ein anderes Objekt handelt, wahrscheinlich um ein Insekt.