anomalydetectietechnieken

Anomalydetectietechnieken zijn benaderingen en algoritmen die afwijkingen of onregelmatigheden in gegevens identificeren. Het doel is patronen te vinden die afwijken van wat als normaal geldt. Afhankelijk van de beschikbaarheid van gelabelde data worden deze technieken onderverdeeld in unsupervised, semi-supervised en supervised methoden. Ze vinden toepassing in fraude-detectie, cybersecurity, industriële monitoring en gezondheidszorg.

Statistische methoden gebruiken beschrijvende statistieken of kansmodellen, bijvoorbeeld z-scores of robuuste statistieken, waarbij afwijkingen worden gemarkeerd als extreem of met lage kans. Distance-based benaderingen, zoals k-nearest neighbors, markeren punten die ver van hun buren liggen. Density-based methoden zoals Local Outlier Factor evalueren lokale dichtheden. Clustering-gebaseerde technieken isoleren afwijkende punten die niet in een duidelijke cluster passen. Spectral-methoden maken gebruik van matrixeigenschappen of eigendecompositie om anomalieën te signaleren.

Machine learning-benaderingen omvatten One-class SVM, Isolation Forest en (variational) autoencoders. Supervisede anomaliedetectie gebruikt gelabelde voorbeelden van anomalieën om een discriminatiemodel te trainen; semi-supervised methoden leren doorgaans uitsluitend van normaal gedrag en detecteren afwijkingen als afwijking van dit patroon.

Voor tijdreeks- en streamingtoepassingen bestaan methoden zoals ARIMA, Prophet en LSTM-gebaseerde modellen, vaak in combinatie met windowing-technieken of change-point-detectie die abrupte verschuivingen in het patroon markeren.

Evaluatie van anomaliedetectie gebruikt metrics als precisie, recall, F1-score en ROC AUC. Belangrijke uitdagingen zijn class-imbalance, beperkte gelabelde data, concept-drift en variabele datakwaliteit. Praktische overwegingen betreffen interpretatie, latency, schaalbaarheid en privacy. Het veld blijft evolueren door hybride en explainable AI-benaderingen.