展望未来

ayesha983

6.部署和迭代
要使异常检测系统真正发挥作用，您的模型应该在生产中实时对数据进行评分。异常检测通常对时间敏感，因此在生产中根据实时数据进行预测，而不是追溯测试或陈旧数据，比以往任何时候都更加重要。

但将模型投入生产并不是结束。异常检测系统的迭代和监控对于确保模型继续学习并足够敏捷以在用户行为发生变化时继续检测异常至关重要。然而，与其他类型的机器学习模型不同，准确度并不是异常检测的可行指标。由于绝大多数数据不是由异常组成的（即可能有数十万个“正常”数据点），系统可以实现非常高的准确度，但实际上仍然无法准确识别异常。

由于其用途广泛，尤其是随着欺诈活 多米尼加共和国电报数据 动和系统攻击变得越来越普遍，异常检测将继续变得更加复杂。在非结构化数据（如图像和文本）异常检测领域，已经取得了并将继续取得进展。使用深度学习进行成像异常检测的发展将对医疗保健产生特别大的影响。

此外，发展将从单纯的异常检测转向自动预防技术。能够在潜在有害异常行为发生之前阻止它，可能会在未来几年产生广泛影响，尤其是在网络安全和欺诈检测方面。

最后，在未来几年，随着越来越多的行业依赖异常检测，随着业务规模不断扩大，异常检测流程将得到全面简化。这意味着越来越多的公司投资于正确的架构，以检索对异常检测工作至关重要的数据、快速处理数据的方法，并应用模型对生产产生影响。

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