Викторина 5️⃣
Какой метод чаще всего применяют для обнаружения аномалий в больших данных?

Неожиданные значения, сбои и скрытые инциденты могут указывать на мошенничество или проблемы в системе. Чтобы их вовремя заметить, аналитики используют специальные алгоритмы, способные быстро распознавать отклонения в масштабных потоках данных.

Знаете ли вы, какой алгоритм чаще всего используют в этом случае? ⬇️

Разбор Викторины #5: Какой метод чаще всего применяют для обнаружения аномалий в больших данных?

💜 Спасибо всем, кто участвовал в викторине! Давайте разберём ответы.

✅ Правильный ответ: г) Principal Component Analysis (PCA)

🔍 Почему PCA?

Principal Component Analysis — это статистический метод, который помогает выявлять скрытые закономерности и уменьшать размерность данных. При анализе больших массивов информации PCA позволяет выделить главные компоненты и обнаружить те наблюдения, которые сильно отклоняются от общего распределения — то есть аномалии.

PCA часто применяют в банковском скоринге, мониторинге сетевой безопасности, промышленной аналитике и даже в детекции мошенничества. Метод особенно эффективен, когда данные имеют высокую размерность и коррелированные признаки.

📌 Почему другие варианты не подходят?

➖ K-Nearest Neighbors (KNN): это базовый алгоритм обучения с учителем, используемый как для задач классификации, так и для задач регрессии. Может применяться для поиска аномалий, но плохо масштабируется на большие данные и чувствителен к размерности пространства.

➖ Decision Trees: хороши для классификации и регрессии, но не оптимальны для обнаружения редких или «нестандартных» точек, если они не были заранее размечены.

➖ Naive Bayes: основан на вероятностной модели с предположением независимости признаков. Это делает его простым и быстрым, но малопригодным для детекции сложных, многомерных аномалий.

А ваш ответ совпал с правильным? Делитесь в комментариях ⬇️

Еще больше об ИИ и науке читайте в DSCS.pro

🎓 Дайджест научных конференций: где опубликовать статью до конца года?

Ищете площадку для публикации своих исследований? Мы подготовли подборку ближайших научных конференций, включённых в перечень изданий РИНЦ. Это отличный способ заявить о своих результатах и обогатить своё портфолио!

➖ VII международная научно-практическая конференция
«Горчаковские чтения»
🕓 Срок подачи: 31 октября 2025 г.

➖ XXXXІ Международная научно-практическая конференция
«Развитие науки и практики в глобально меняющемся мире в условиях рисков»
🕓 Срок подачи: 11 ноября 2025 г.

➖ VII Международная научно-практическая конференция
«Современное программирование»
🕓 Срок подачи: 1 декабря 2025 г.

➖ XVII Всероссийская научно-техническая конференция с международным участием
«Робототехника и искусственный интеллект»
🕓 Срок подачи: 7 декабря 2025 г.

📰Дайджест новостей в сфере ИИ: собрали главные инфоповоды недели

От мультиагентных систем до свежих разработок Anthropic, Google и Meta. Собрали для вас самое главное в нашем еженедельном дайджесте! ⬇️

🇷🇺 В России:

В Институте искусственного интеллекта AIRI, Сколтехе, МФТИ и MWS AI представили метод Through the Looking Glass для выявления с помощью компьютерного зрения нарушения здравого смысла на изображении

Разработчики компаний СберТех и ФлексСофт протестировали мультиагентную систему для проверки кода на уязвимость на «Платформе FXL»

ПСБ интегрировал в интерфейс мессенджера Max корпоративного ИИ-ассистента «Катюша» для совершения платежей, выставления счетов и контроля остатков средств

Ученые AIRI, ИСП РАН и ИТМО разработали ИИ-систему, которая может распознавать и переводить иероглифические тексты. Модель обучалась на самом полном собрании древнеегипетских текстов с переводами

Сбер задействовал ИИ-помощника и ИИ-профили клиентов для исследования новых брокерских продуктов. Компания также планирует запустить налогового ИИ-агента для клиентов

Разработчик Postgres Professional представил платформу для работы с большими данными Tengri Data для выхода на рынок анализа Big Data

🌍 В мире:

Anthropic представила компактную и бюджетную модель Claude Haiku 4.5

Исследователи Иллинойского университета и Google Cloud AI Research разработали фреймворк ReasoningBank, который позволяет агентам на основе LLM избегать повторения ошибок

В Apple и Университете штата Огайо (США) представили ИИ-модель FS-DFM (Few-Step Discrete Flow-Matching) для генерации длинных текстов

Qwen выпустили гайд по работе с Qwen3-VL

Meta (признана экстремистской и запрещена в России) разработала фреймворк REFRAG для ускорения рассуждения больших языковых моделей в задачах RAG

Google выпустила ИИ-генератор видео Veo 3.1 и внедрила его в видеоредактор Flow

Старший инженер Google Антонио Гулли опубликовал бесплатное 424-страничное руководство “Agentic Design Patterns” с готовым кодом для создания ИИ-агентов

Андрей Карпаты выложил новый репозиторий — полный пайплайн обучения LLM с нуля

💡 А знаете ли вы, что один из первых компьютерных вирусов создавался для защиты авторских прав?

Он назывался Brain и появился в далёком 1986 году. Создали его два брата из Пакистана — Басит и Амджад Фаруки, но вовсе не для того, чтобы вредить пользователям.

🔒 Изначально Brain задумывался как защита от пиратства. Братья разработали медицинское ПО для кардиологических устройств, но столкнулись с тем, что их софт воруют.

Тогда они встроили в дискеты код, который замедлял работу дисковода и занимал 7 килобайт памяти, недоступной для MS-DOS. На заражённых дисках появлялась надпись с контактной информацией братьев: имена, адрес и телефон разработчиков — и предложение обратиться к ним, если «что-то пошло не так».

🌍 По иронии судьбы программа, созданная для борьбы с злоумышленниками, сама превратилась в зло. Братья продавали копии американских программ туристам из США, заражая дискеты вирусом Brain. Эти дискеты путешествовали по миру, и вирус начал распространяться. Университеты в США, редакции газет и даже торговые терминалы в Гонконге вскоре оказались заражены.

📈 По оценкам, с 1986 по 1989 год вирус поразил более 100 000 компьютеров, из них 10 000 — в Джорджтаунском университете в Вашингтоне.

Так Brain стал первым вирусом, пересёкшим границы страны и заразившим IBM PC по всему миру.

Еще больше об ИИ и науке читайте в DSCS.pro