Статистичні методи для виявлення аномалій у даних із застосуванням мови програмування Python
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
У роботі розглядається розробка програмної реалізації статистичних методів для виявлення аномалій у даних із використанням мови програмування Python. Досліджуються підходи до обробки даних, аналізу статистичних відхилень і побудови алгоритмів для автоматизованого виявлення аномалій.
The paper examines the development of a software implementation of statistical methods for anomaly detection in data using the Python programming language. It explores approaches to data processing, analysis of statistical deviations, and the construction of algorithms for automated anomaly detection.
The paper examines the development of a software implementation of statistical methods for anomaly detection in data using the Python programming language. It explores approaches to data processing, analysis of statistical deviations, and the construction of algorithms for automated anomaly detection.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
978-617-8132-48-8
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Вараниця М. С. Статистичні методи для виявлення аномалій у даних із застосуванням мови програмування Python // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI:
https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2025/paper/view/24516
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (5)
- Aggarwal C. C. Outlier Analysis / C. C. Aggarwal. – 2nd ed. – Cham: Springer, 2017. – 492 p.
- Chandola V. Anomaly Detection: A Survey / V. Chandola, A. Banerjee, V. Kumar // ACM Computing Surveys. – 2009. – Vol. 41, No. 3. – P. 1–58.
- Raschka S. Python Machine Learning / S. Raschka, V. Mirjalili. – 3rd ed. – Birmingham: Packt Publishing, 2019. – 770 p.
- Pedregosa F. Scikit-learn: Machine Learning in Python / F. Pedregosa, G. Varoquaux, A. Gramfort, et al. // Journal of Machine Learning Research. – 2011. – Vol. 12. – P. 2825–2830.
- Bishop C. M. Pattern Recognition and Machine Learning / C. M. Bishop. – New York: Springer, 2006. – 738 p.