Seminar iz veštačke inteligencije, 18. maj 2022.

Naredni sastanak Seminara biće održan onlajn u sredu, 18. maja 2022, od 19-20 časova.

Predavač: Miloš Savić, Prirodno-matematički fakultet, Novi Sad

Naslov predavanja: DETEKCIJA ANOMALIJA AUTOENKODERIMA SA PRIMENAMA U PORESKIM I IIoT SISTEMIMA

Apstrakt:
Detekcija anomalija je jedan od osnovih problema mašinskog učenja. Pored klasičnih tehnika baziranih na distancama i gustini instanci podataka u prostoru, detekcija anomalija se može realizovati i neuronskim mrežama. Jedan od mogućih načina je upotrebom autoenkodera, odnosno neuronske mreže koja se obučava da na izlazu reporodukuje ulaz kroz međuslojeve znatno manjih dimenzija u odnosu na broj atributa kojima su podaci opisani. Treniranjem autoenkodera na podacima u kojima nema anomalija se zapravo uči latentna reprezentacija normalnog ponašanja podataka, a anomalijama se proglašavaju one instance za koje je greška rekonstrukcije kroz autoenkoder veća od nekog praga (npr., maksimalna greška na trening skupu podataka). U ovom izlaganju predstavićemo dva metoda za detekciju anomalija baziranih na autoenkoderima koji su dizajnirani za poreske [1] i industrijske IoT sisteme [2].

Reference:
[1] M. Savić, J. Atanasijević, D. Jakovetić, N. Krejić. Tax evasion risk management using a Hybrid Unsupervised Outlier Detection method. Expert Systems with Applications 193: 116409, 2022

[2] M. Savić, M. Lukić, D. Danilović, Ž. Bodroški, D. Bajović, I. Mezei, D. Vukobratović, S. Škrbić, D. Jakovetić. Deep Learning Anomaly Detection for Cellular IoT With Applications in Smart Logistics, IEEE Access 9: 59406-59419, 2021

Napomena: Registraciona forma za učešće je dostupna na linku:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/CW5nJWDSEZDj7p32p

Ukoliko želite samo da pratite predavanje bez mogućnosti aktivnog učešća, prenos je dostupan na linku:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/4LNW8WtML7rLKojoz


 Ostavite vaš komentar 

Komentari(0)

Nažalost nije moguće ostaviti komentar.