Anomaly Detection

Deteksi anomali paling sering digunakan dalam ilmu data, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin. Ini adalah teknik yang digunakan untuk mengidentifikasi pola atau peristiwa yang tidak biasa atau tidak terduga dalam data yang dapat menunjukkan potensi masalah atau anomali. Teknik ini digunakan dalam berbagai aplikasi seperti deteksi penipuan, deteksi intrusi jaringan, pemeliharaan prediktif, dan kontrol kualitas. Deep Learning, di sisi lain, adalah bagian dari pembelajaran mesin yang melibatkan pelatihan jaringan saraf buatan untuk belajar dari data dan membuat prediksi. Sementara deteksi anomali dapat digunakan dalam pembelajaran mendalam, itu tidak spesifik untuk bidang ini.

Berikut ini adalah postingan khusus kamus AI Kami yang menjelaskan terkait pembahasan tentang apa itu pengertian, makna, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi Anomaly Detection berdasarkan dari berbagai jenis macam reference atau referensi relevan terpercaya yang telah Kami rangkum dan kumpulkan, termasuk definisinya menurut ahli.

Gambar Penjelasan Apa Pengertian Arti Anomaly Detection Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Dalam Kamus AI
Ilustrasi Gambar Penjelasan Apa Itu Pengertian Arti Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Teknisnya

Pengertian Umum Anomaly Detection

Anomaly Detection atau deteksi anomali adalah teknik untuk mengidentifikasi data yang tidak biasa atau tidak sesuai dengan pola yang diharapkan dalam suatu kumpulan data. Anomali dapat terjadi karena kesalahan pengukuran, kegagalan sistem, atau perilaku yang tidak biasa. Tujuan dari Anomaly Detection adalah untuk mengidentifikasi anomali dan memperingatkan pengguna tentang kemungkinan masalah atau kejadian yang tidak biasa.

Definisi Menurut Ahli

Menurut Charu Aggarwal dalam bukunya “Anomaly Detection: Principles and Algorithms”, Anomaly Detection adalah “proses mengidentifikasi data yang tidak biasa dalam suatu kumpulan data, yang mungkin menunjukkan kejadian yang tidak biasa atau masalah dalam sistem”.

Sedangkan menurut Varun Chandola, Arindam Banerjee, dan Vipin Kumar dalam paper mereka yang berjudul “Anomaly Detection: A Survey”, Anomaly Detection adalah “proses mengidentifikasi data yang tidak biasa dalam suatu kumpulan data, yang mungkin menunjukkan kejadian yang tidak biasa atau perilaku yang tidak biasa”.

Fungsi Anomaly Detection

Anomaly Detection adalah teknik untuk mengidentifikasi data yang tidak biasa atau tidak sesuai dengan pola data yang ada. Fungsi utama dari Anomaly Detection adalah untuk mendeteksi anomali atau kejadian yang tidak biasa dalam data. Hal ini dapat membantu dalam mengidentifikasi masalah atau kesalahan dalam sistem, serta membantu dalam mengambil tindakan yang diperlukan untuk mengatasi masalah tersebut.

Contoh Anomaly Detection

Contoh Anomaly Detection dapat ditemukan dalam berbagai bidang, seperti keamanan jaringan, keuangan, dan kesehatan. Sebagai contoh, dalam keamanan jaringan, Anomaly Detection dapat digunakan untuk mendeteksi serangan siber atau aktivitas yang mencurigakan dalam jaringan. Dalam bidang keuangan, Anomaly Detection dapat digunakan untuk mendeteksi penipuan atau kecurangan dalam transaksi keuangan. Sedangkan dalam bidang kesehatan, Anomaly Detection dapat digunakan untuk mendeteksi penyakit yang jarang terjadi atau gejala yang tidak biasa pada pasien.

Rumus Anomaly Detection

Rumus Anomaly Detection adalah sebuah formula matematis yang digunakan untuk mendeteksi anomali atau perbedaan yang signifikan dari data yang ada. Rumus ini dapat digunakan dalam berbagai bidang seperti keamanan jaringan, keuangan, dan industri.

Simbol dalam Rumus Anomaly Detection

Beberapa simbol yang sering digunakan dalam rumus Anomaly Detection antara lain:

  • X: Variabel yang merepresentasikan data yang akan dianalisis
  • μ: Rata-rata dari data yang ada
  • σ: Standar deviasi dari data yang ada
  • ε: Batas toleransi atau threshold yang digunakan untuk menentukan apakah suatu data termasuk anomali atau tidak

Dengan menggunakan rumus Anomaly Detection, kita dapat menghitung nilai anomali dari suatu data dengan cara:

Anomali = |X – μ| / σ

Apabila nilai anomali yang dihasilkan lebih besar dari batas toleransi (ε), maka data tersebut dapat dikategorikan sebagai anomali atau perbedaan yang signifikan dari data yang ada.

Jenis Macam Arti Deteksi Anomali dalam Kamus Terjemahan Bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia

Selain membahas tentang arti, apa itu, pengertian, definisi, fungsi, dan rumus atau formula terkaitnya, untuk lebih memperluasnya di sini Kami juga akan menerangkan beberapa jenis macam arti kata dalam kamus terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia.

Agar dapat dengan mudah dipahami, di postingan khusus Kamus AI ini Kami akan menjelaskannya dalam bentuk tabel terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia sebagai berikut.

Nama Bahasa Terjemahan
Bahasa Inggris Anomaly Detection
Bahasa Indonesia Deteksi Anomali
Bahasa Jawa Deteksi Anomali
Bahasa Sunda Deteksi Anomaly
Bahasa Malaysia Pengesanan Anomali

Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Anomaly Detection serta Link atau Tautannya

Di bawah ini adalah beberapa jenis macam paper (termasuk artikel ilmiah atau makalah) dan Buku yang berkaitan dengan istilah Anomaly Detection:

  1. “Anomaly Detection: A Survey” oleh Chandola, Varun, Arindam Banerjee, dan Vipin Kumar. (https://ieeexplore.ieee.org/document/4781136)
  2. “A Survey of Network Anomaly Detection Techniques” oleh Lazarevic, Aleksandar, et al. (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1364815203000734)
  3. “Anomaly Detection in Time Series Data: A Survey and Evaluation” oleh Chandola, Varun, et al. (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1364815212003651)
  4. “Anomaly Detection in Streaming Data: A Survey” oleh Akoglu, Leman, et al. (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1364815216309147)
  5. “Anomaly Detection in Cybersecurity: A Machine Learning Approach” oleh Akoglu, Leman, et al. (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S136481521930174X)

Kesimpulan

Itulah beberapa hal yang dapat Kami jelaskan dalam postingan khusus kamus, glosarium, atau kumpulan istilah kata Anomaly Detection.

Dalam dunia AI, Anomaly Detection adalah teknik untuk mendeteksi data yang tidak biasa atau tidak sesuai dengan pola yang telah ditentukan. Hal ini sangat penting dalam berbagai bidang seperti keamanan siber, keuangan, dan kesehatan. Dalam keamanan siber, Anomaly Detection dapat membantu mengidentifikasi serangan siber yang tidak biasa atau tidak terdeteksi sebelumnya. Dalam bidang keuangan, Anomaly Detection dapat membantu mengidentifikasi transaksi yang mencurigakan atau penipuan. Sedangkan dalam kesehatan, Anomaly Detection dapat membantu mengidentifikasi pasien yang berisiko tinggi terkena penyakit tertentu. Dengan demikian, Anomaly Detection sangat penting dalam membantu mengoptimalkan kinerja sistem AI dan meningkatkan keamanan serta efisiensi dalam berbagai bidang.

Penutup

Demikianlah, di atas adalah penjelasan dan penguraian tentang apa itu arti dari akronim, istilah, jargon, atau terminologi Anomaly Detection.

Semoga kamus, glosarium, atau kumpulan istilah teknis bidang teknologi khususnya Artificial Intelligence, kecerdasan buatan, atau AI yang sudah Kami bagikan di sini dapat bermanfaat serta dapat menambah wawasan para pembaca.

Jangan lupa kunjungi, baca, dan lihat juga pembahasan istilah lainnya di laman Kamus AI Kami.

Sumber (Referensi)

Glosarium Kamus AI ini dibuat berdasar dari simpulan arti definisi dari berbagai referensi terkait (relevan) yang Kami anggap terpercaya termasuk seperti Wikipedia, Deep AI, Open AI, Oxford Technology Dictionary dan beberapa sumber lainnya. Kata Anomaly Detection ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah terkait Deep Learning, Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science dalam konteks atau bidang AI yang dimulai dengan awalan atau huruf A. Artikel Kamus AI ini di-update pada bulan May tahun 2024.

Tinggalkan Komentar