Anomali Tespiti Nedir?
İngilizce: Anomaly Detection
Anomali tespiti, geçmiş davranıştan öğrenilen normal aralığın dışına çıkan işlem, ölçüm veya olayları otomatik olarak işaretler.
Anomali Tespiti Nedir?
Anomali tespiti, veride olağan kabul edilen davranıştan sapmaları bulmaya odaklanır. Bir ödeme sisteminde gece yarısı alışılmadık tutarda işlem, bir sunucuda normalin çok üzerinde CPU kullanımı veya depoda beklenmeyen stok düşüşü anomali olarak işaretlenebilir.
Yöntem, basit eşik kurallarından makine öğrenimi modellerine kadar değişir. Zaman serilerinde hareketli ortalama ve mevsimsellik, işlem verilerinde kümeleme, log verilerinde ise örüntü dışı olay sıklığı kullanılabilir. Etiketli kötü örnek varsa gözetimli modeller; yoksa gözetimsiz yaklaşımlar tercih edilir.
Nerelerde Kullanılır?
- Kart dolandırıcılığı ve şüpheli ödeme denemeleri
- Sunucu, API ve uygulama performans metrikleri
- Üretim hattı sensör verileri
- Stok, sipariş ve müşteri davranışı sapmaları
Uygulama Riskleri
Anomali tespiti tek başına karar motoru gibi kullanılmamalıdır. Yanlış pozitifler ekibin alarm yorgunluğu yaşamasına, yanlış negatifler ise gerçek sorunun kaçmasına neden olur. Bu yüzden eşikler düzenli gözden geçirilmeli, model çıktıları iş bağlamıyla yorumlanmalı ve kritik olaylar monitoring akışına bağlanmalıdır.
Machine learning kullanılan projelerde veri kalitesi, dönemsel değişimler ve açıklanabilirlik en az model seçimi kadar önemlidir.