Anomaly Detection
Anomaly Detection identifiziert ungewöhnliche Muster in Daten, um Ausfälle, Betrug oder Sicherheitsvorfälle frühzeitig zu erkennen. Der Begriff umfasst statistische Methoden, rule-basierte Ansätze und maschinelles Lernen sowie Betrieb, Bewertung und Anpassung an Konzeptdrift. Einsatz erfordert Datenvorbereitung, Modellvalidierung und laufendes Monitoring. Erforderliche Trade-offs betreffen Sensitivität, False-Positive-Rate und Rechenkosten.
Dieser Baustein bündelt Grundinformationen, Kontext und Beziehungen – als neutrale Referenz im Modell.
Definition · Einordnung · Trade-offs · Beispiele
Worum geht es hier?
Diese Seite bietet einen neutralen Einstieg mit Kerndaten, Strukturkontext und direkten Beziehungen – unabhängig von Lern- oder Entscheidungswegen.
Basisdaten
Kontext im Modell
Strukturelle Einordnung
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Keine Strukturpfade verfügbar.
Beziehungen
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