ICLAD: Lernmodell vereint Anomalieerkennung in Tabellen bei Überwachungsstufen
Die Erkennung von Ausreißern in tabellarischen Daten wird üblicherweise in drei Überwachungsstufen untersucht: One-Class-Ansätze, die ausschließlich an anomaliensicheren Trainingsdaten arbeiten, vollständig unüberwachte…