Treffer: Outlier Detection on High-Dimensional Data.

This paper provides an overview of anomaly detection in high-dimensional datasets, addressing challenges such as the curse of dimensionality. It highlights preprocessing techniques like handling missing data and normalization, and emphasizes the role of machine learning algorithms in anomaly detection. The paper discusses evaluation metrics and popular programming languages like Python for data analysis. It explores various anomaly detection methods including statistical-based, depth-based, deviation-based, distance-based, and density-based approaches, with a focus on deep learning techniques. Overall, the paper emphasizes the need for tailored approaches to extract meaningful insights from high-dimensional data and achieves an informational content rate ranging from 85% to approximately 96%. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

في مجال فحص المعلومات، تمثل مجموعات البيانات عالية الطبقات صعوبات استثنائية تتطلب منهجيات محددة للتعرف على الشذوذ. تقدم هذه الورقة مخططا موجزا لاكتشاف الاستثناءات في المعلومات ذات الطبقات العالية، ومعالجة الصعوبات ذات الصلة وتقديم نطاق من الإجراءات للتعامل معها حقا. إن المعلومات ذات الطبقات العالية، التي تصورها ثروة من العناصر المتناقضة مع التصورات، تمثل آفة الأبعاد. ويؤدي هذا الأمر إلى زيادة التعقيد الحسابي، وتناثر المعلومات والتحديات في التمثيل والترجمة لمحاربة هذه المشكلات، تعد أساليب المعالجة المسبقة المحددة أمرًا أساسيا، بما في ذلك الاهتمام بالمعلومات المفقودة والتوحيد القياسي، والتطبيع. تلعب خوارزميات التعلم الآلي دورا أساسيًا في تحديد الاستثناءات. تقدم هذه الورقة تجارب حول الأسس الافتراضية لحسابات الذكاء الاصطناعي ذات الصلة بهذه المهمة. كما أنه يبحث في قياسات التقييم لتقييم عرض تقنيات اكتشاف الاستثناءات ويتميز بلهجات البرمجة المعروفة المستخدمة في هذا. ويتم عرض الأساليب القائمة على التعلم العميق لتحديد الشذوذ، وذلك باستخدام قوة منظمات الدماغ لفصل الأمثلة المعقدة عن المعلومات ذات الطبقات العالية تتناول هذه الورقة الاستراتيجيات القابلة للقياس، والعمق والانحراف والمسافة، والسمك، مما يكشف عن نظرة ثاقبة لتطبيقاتها وفوائدها علاوة على ذلك، ظهرت لغة بايثون كلغة القرار في التحقيق في المعلومات بسبب دعمها القوي للمنطقة المحلية، والمكتبات الغنية، والتوثيق الشامل، والقدرة على التكيف عبر مساحات مختلفة في الملخص، تقدم هذه الورقة تحقيقاً شاملاً لموقع الاستثناء في المعلومات ذات الطبقات العالية، ومعالجة الصعوبات المرتبطة بآفة الأبعاد مع إجراءات المعالجة المسبقة الخاصة والاعتماد على الذكاء الاصطناعي وحسابات التعلم العميقة، تستكشف الورقة استراتيجيات مختلفة، وتعرض تطبيقاتها. ظهرت لغة بايثون باعتبارها اللغة المفضلة لبيئتها القوية. يسلط هذا المساعد الموحد الضوء على الحاجة إلى طرق مخصصة للتعامل مع استنتاج أجزاء كبيرة من المعرفة، ويقدم مخططا شاملا مع معدل مادة تعليمية يتراوح من 85% إلى 96% تقريبا. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Copyright of Journal of University of Anbar for Pure Science is the property of Republic of Iraq Ministry of Higher Education & Scientific Research (MOHESR) and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)