Воркшоп Обнаружение аномалий. Алгоритм LOF ◆ Мастерская Loginom Skills

Описание

Воркшоп знакомит с популярным алгоритмом поиска аномалий в наборах данных — Local Outlier Factor (LOF), в основе которого лежит концепция поиска ближайшего соседа. Задача обнаружения аномалий актуальна при подготовке и очистке датасетов и построении моделей в отсутствии наблюдения события (например, диагностика поломок оборудования).

О чем узнаем в ходе воркшопа:

выброс или аномалия: в чем различие?
три группы алгоритмов для обнаружения аномалий;
задача Novelty detection и полуконтролируемое обучение;
достижимое расстояние и локальная плотность достижимости;
алгоритм LOF — локальный уровень выброса;
ограничения алгоритма.

Практика — в Loginom, а сам алгоритм LOF будем вызывать из Python при помощи библиотеки компонентов Loginom Python Kits. Программировать не придется! Решим несколько практических кейсов с разными датасетами из ритейла и банков РФ. В домашнем задании будем дорабатывать рассмотренные кейсы.

Для прохождения воркшопа вам потребуется локально установленный Loginom Community Edition, Python версии 3.9+, библиотеки Pandas и Sklearn и библиотека Loginom Python Kits.

Рекомендуются владение базовыми навыками по работе со сценариями в Loginom, а также знание терминологии машинного обучения: модель, обучение, выборка, обучающее и тестовое множество, нормализация.

Эксперт Николай Паклин

Тимлид в Loginom. Эксперт в области low-code систем, кредитного скоринга, data-driven маркетинга

Часто задаваемые вопросы

Какой уровень подготовки требуется для прохождения воркшопа?

Все воркшопы предполагают использование интерфейса Loginom. Дополнительные требования мы пишем в карточке воркшопа.

Воркшопы делятся на три уровня сложности: низкий, средний и высокий. Для низкого уровня сложности никакой предварительной подготовки не требуется, кроме владения навыками работы на компьютере.

Средний уровень предполагает наличие базовых навыков работы с Loginom. В частности, эти навыки формирует электронный курс Основы работы в Loginom.

Высокий уровень сложности рекомендуется только тем аналитикам, которые сделали на Loginom несколько собственных проектов и уверенно ориентируются в палитре стандартных компонентов Loginom.

Нужно ли устанавливать какое-то ПО для прохождения воркшопа?

Все воркшопы предполагают использование Loginom — свободно распространяемую настольную версию Community Edition (см. требования), или облачный доступ на нашем демостенде.

Для воркшопов, которые предполагают совместное использование Loginom и Python, подойдет только настольная версия платформы и установленный Python.

Как долго у меня будет доступ к материалам воркшопа?

Доступ к материалам воркшопа предоставляется минимум на два года, и может быть продлен нами при наличии технической возможности.

Вы говорите про зерокодинг, но есть воркшопы с Python. Как это понимать?

Loginom — это аналитическая low-code платформа. В ней есть интеграция с Python. Но в воркшопах с использованием Python мы все равно не будем программировать — при помощи готовых компонентов будем вызывать методы Python из Loginom.

Можно ли досрочно отказаться от воркшопа и вернуть деньги?

До момента старта воркшопа вы вправе вернуть денежные средства. После старта воркшопа денежные средства не возвращаются. Подробнее в оферте.

Что будет, если я не смог посетить вебинары?

Все вебинары будут доступны в записи в личном кабинете. Вы сможете посмотреть их позже.

Что будет, если я не успел во время воркшопа выполнить контрольные мероприятия?

После окончания воркшоп превращается в обычный онлайн-курс. После успешного завершения контрольных мероприятий система сгенерирует сертификат. Ограничений по времени сдачи нет.

Сколько длится поддержка эксперта в воркшопе?

Пока идет воркшоп и месяц после окончания воркшопа в закрытом телеграм-канале.