2. Вычисление Z-оценки: Для каждого индивидуального значения роста мы вычисляем Z-оценку, используя формулу Z = (X – μ) / σ, где X – это значение роста, μ – среднее значение роста, а σ – стандартное отклонение роста.

3. Установка порога: Затем мы устанавливаем пороговое значение Z-оценки. Чаще всего используется значение Z = 3, что означает, что любое значение роста, которое отклоняется от среднего более чем на 3 стандартных отклонения, считается аномальным.

4. Обнаружение аномалий: После вычисления Z-оценок мы просматриваем каждое значение роста и определяем, превышает ли его Z-оценка наш установленный порог. Если да, то это значение роста считается аномалией.

Например, если средний рост в нашем наборе данных составляет 170 см, а стандартное отклонение равно 5 см, то любое значение роста менее 155 см или более 185 см будет считаться аномальным при использовании порогового значения Z = 3.

Таким образом, метод Z-оценки может быть применен для обнаружения аномалий в различных наборах данных, включая данные о росте, весе, финансовых показателях и других.

```python

import numpy as np

# Предположим, у нас есть данные о росте людей (в сантиметрах)

heights = np.array([170, 172, 175, 168, 160, 165, 180, 185, 190, 155, 200])

# Вычисляем среднее значение и стандартное отклонение роста

mean_height = np.mean(heights)

std_dev_height = np.std(heights)

# Устанавливаем пороговое значение Z-оценки

threshold = 3

# Вычисляем Z-оценки для каждого значения роста

z_scores = (heights – mean_height) / std_dev_height

# Обнаруживаем аномальные значения роста

anomalies = heights[np.abs(z_scores) > threshold]

print("Аномальные значения роста:", anomalies)

```

Этот код вычисляет Z-оценки для каждого значения роста, а затем определяет аномальные значения, которые превышают установленный порог. В данном примере аномальными считаются значения роста, отклонение от среднего которых превышает 3 стандартных отклонения.

Методы машинного обучения предоставляют эффективные инструменты для обнаружения аномалий, особенно в случаях, когда аномалии не могут быть просто обнаружены с использованием статистических методов. Одним из таких методов является метод опорных векторов (SVM), который использует идею поиска оптимальной гиперплоскости для разделения данных на нормальные и аномальные. SVM строит гиперплоскость таким образом, чтобы максимизировать расстояние между ней и ближайшими точками обоих классов, что позволяет эффективно разделять аномалии от нормальных данных.

Кроме того, методы кластеризации, такие как метод k-средних, могут использоваться для выявления аномалий. В этом случае, аномалии могут быть выделены как объекты, которые не принадлежат ни к одному кластеру или принадлежат к очень маленькому кластеру. Такие объекты могут считаться аномальными, поскольку они существенно отличаются от остальных данных.

Модели машинного обучения обучения с учителем также могут быть применены для обнаружения аномалий, где данные классифицируются на аномальные и нормальные на основе обучающего набора данных с явно определенными метками классов. Это позволяет моделям обнаруживать аномалии, основываясь на обучающем опыте и знаниях о структуре данных.

Таким образом, методы машинного обучения предоставляют гибкие и мощные инструменты для обнаружения аномалий в различных типах данных и условиях, позволяя выявлять аномалии более сложными способами, чем традиционные статистические методы.

Однако важно отметить, что выбор подходящего метода зависит от характеристик данных и конкретной задачи. Некоторые методы могут быть более эффективными для определенных типов аномалий или для данных с определенной структурой, поэтому необходимо провести анализ и эксперименты для выбора оптимального метода для конкретного случая.

6. Задачи обработки естественного языка (NLP)

Задачи обработки естественного языка связаны с анализом и пониманием естественного языка, который может быть на письменной или устной форме. Некоторые методы решения задач NLP включают в себя:

– Модели мешка слов

– Рекуррентные нейронные сети (RNN)

– Трансформеры

Каждая из этих задач требует использования соответствующих алгоритмов и подходов для их эффективного решения, и выбор конкретного метода зависит от специфики задачи, доступных данных и требуемых результатов.

Модели мешка слов представляют собой простой, но эффективный подход к анализу текстовых данных в области обработки естественного языка (NLP). Они основываются на предположении о том, что смысл текста можно извлечь из частоты встречаемости слов, игнорируя их порядок в документе.

Сначала текстовый документ разбивается на отдельные слова или токены. Затем строится словарь, состоящий из всех уникальных слов в корпусе текстов. Каждому слову присваивается уникальный индекс в этом словаре. Далее для каждого документа создается вектор, размерность которого соответствует размерности словаря. Каждая компонента этого вектора представляет собой частоту встречаемости соответствующего слова в документе.

Эти векторы, называемые мешками слов, могут быть использованы как признаки для обучения моделей машинного обучения. Например, для задачи классификации текста, где требуется определить к какой категории или классу принадлежит текст, можно использовать векторы мешков слов в качестве входных данных для классификатора, такого как метод опорных векторов (SVM) или нейронная сеть.

Одним из главных преимуществ моделей мешка слов является их простота и относительная легкость в реализации. Однако они не сохраняют информацию о порядке слов в тексте и не учитывают семантические отношения между словами. Тем не менее, благодаря своей простоте и эффективности, модели мешка слов остаются популярным инструментом в NLP, особенно в тех случаях, когда нет необходимости в учете контекста и смысла текста.

Рекуррентные нейронные сети (RNN) – представляют собой мощный класс архитектур искусственных нейронных сетей, специально предназначенных для работы с последовательными данными, такими как текст, временные ряды или аудиозаписи. Одной из ключевых особенностей RNN является способность учитывать контекст и последовательность данных, что делает их особенно подходящими для задач, где важно учитывать порядок элементов. Например, при обработке текста важно учитывать, какие слова идут перед или после текущим словом, чтобы точнее интерпретировать его значение.

Основная концепция RNN заключается в использовании обратных связей для передачи информации от предыдущих шагов последовательности к текущему. Таким образом, каждый элемент в последовательности обрабатывается с учетом информации о предыдущих элементах, что позволяет модели учитывать контекст и зависимости между элементами.

Однако классические RNN имеют проблему исчезающего градиента, которая возникает при обучении на длинных последовательностях данных. Это ограничивает способность модели улавливать зависимости на больших временных промежутках, так как градиенты могут становиться слишком малыми или исчезать в процессе обратного распространения ошибки.

Для решения этой проблемы были разработаны различные модификации RNN, такие как LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Unit), которые используют специальные механизмы памяти и вентили для более эффективного управления информацией внутри сети. Эти модели стали стандартом в области обработки последовательных данных и успешно применяются в широком спектре задач, включая машинный перевод, генерацию текста, анализ тональности и многое другое.

Трансформеры – представляют собой революционное развитие в области обработки естественного языка (NLP), представленное в работе "Attention is All You Need" в 2017 году. Они представляют собой модели, основанные на механизме внимания, который позволяет модели фокусироваться на различных частях входных данных при выполнении задачи. Основной идеей трансформеров является использование механизма внимания для эффективного учета контекста и зависимостей между словами в тексте без необходимости рекуррентных связей, что позволяет достичь параллельной обработки данных.