Section Anomaly Detection berisi materi 6 chapter. Deteksi pola tak wajar tanpa label: metode statistik, Isolation Forest, Local Outlier Factor, dan One-Class SVM.

# Konsep Anomaly Detection

Pahami anomali, kontekstual vs kolektif, dan pola masalah deteksinya.

Buka → # Deteksi Statistik: Z-Score dan IQR

Tandai pencilan univariat dengan ambang statistik yang dapat dijelaskan.

Buka → # Isolation Forest

Deteksi anomali berbasis pemisahan acak yang cepat pada data berdimensi banyak.

Buka → # Local Outlier Factor

Deteksi anomali lokal dengan membandingkan kepadatan tetangga.

Buka → # One-Class SVM

Bangun batas wilayah data normal dengan support vector machine satu kelas.

Buka → # Evaluasi Anomaly Detection

Nilai detektor anomali dengan data berlabel, presisi pada k teratas, dan ambang kontaminasi.

Buka →