异常检测（Anomaly Detection）

异常检测（Anomaly Detection）是指AI自动检测数据中与正常模式不同的异常行为或异常值，并将其识别为异常、例外或预兆的技术。 通过从大量数据中学习"正常状态"，自动发现与之偏离的行为或数值，从而实现对故障前兆和风险的早期发现。 异常检测主要采用以下方法： • 统计方法（离群值检测） • 基于机器学习的聚类和分类模型 • 利用深度学习的时序数据预测模型 • 基于无监督学习的自主模式识别 主要应用场景： • 服务器和网络的故障检测 • 制造产线设备故障预测（预测性维护） • 信用卡盗刷检测 • 日志数据的安全事件监控 • 健康监测中的异常生理反应检测 异常检测有助于减少人为失误、构建快速响应体系，在制造业、金融、医疗、IT基础设施等广泛领域得到广泛应用。