Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Anomaly Detection
Dowiedz się, jak naukowcy z MIT rozwijają duże modele językowe (LLM), prezentując nowe spostrzeżenia dotyczące ludzkich przekonań, nowatorskie narzędzia do wykrywania anomalii oraz strategie dostosowywania modeli AI do oczekiwań użytkowników w różnych sektorach.
Sztuczna inteligencja (AI) w cyberbezpieczeństwie wykorzystuje technologie AI, takie jak uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego (NLP), aby wykrywać, zapobiegać i reagować na zagrożenia cybernetyczne poprzez automatyzację działań, analizę danych oraz wzmacnianie analityki zagrożeń dla skuteczniejszej ochrony cyfrowej.
Wykrywanie anomalii to proces identyfikacji punktów danych, zdarzeń lub wzorców odbiegających od oczekiwanej normy w zbiorze danych, często z wykorzystaniem AI i uczenia maszynowego do automatycznego wykrywania w czasie rzeczywistym w branżach takich jak cyberbezpieczeństwo, finanse i opieka zdrowotna.
Wykrywanie anomalii na obrazach identyfikuje wzorce odbiegające od normy, co jest kluczowe w zastosowaniach takich jak inspekcja przemysłowa czy obrazowanie medyczne. Dowiedz się o metodach niesuperwizyjnych i słabo nadzorowanych, integracji AI oraz praktycznych przypadkach użycia.
Wykrywanie oszustw z wykorzystaniem AI opiera się na uczeniu maszynowym do identyfikacji i ograniczania działań oszukańczych w czasie rzeczywistym. Zwiększa dokładność, skalowalność i efektywność kosztową w branżach takich jak bankowość i e-commerce, jednocześnie odpowiadając na wyzwania związane z jakością danych i zgodnością z przepisami.
Sztuczna inteligencja w wykrywaniu oszustw finansowych odnosi się do zastosowania technologii AI w celu identyfikacji i zapobiegania nieuczciwym działaniom w usługach finansowych. Technologie te obejmują uczenie maszynowe, analizę predykcyjną oraz wykrywanie anomalii, które analizują duże zbiory danych w celu identyfikacji podejrzanych transakcji lub wzorców odbiegających od typowego zachowania.
