📊 روش‌های تخصصی تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)

تشخیص ناهنجاری یا Anomaly Detection یکی از بخش‌های کلیدی در هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و تحلیل داده است که هدف آن شناسایی الگوهای غیرعادی در داده‌هاست. این روش‌ها در حوزه‌هایی مانند تشخیص خرابی تجهیزات، امنیت سایبری، تشخیص تقلب مالی و مانیتورینگ سلامت کاربرد دارند.


---

🔍 دسته‌بندی اصلی روش‌ها

1️⃣ روش‌های آماری (Statistical Methods)

ایده: فرض بر این است که داده‌های نرمال از یک توزیع مشخص (مثلاً Gaussian) پیروی می‌کنند و نقاطی که احتمال وقوع‌شان کم است، ناهنجار هستند.

مثال‌ها:

Z-Score

Grubbs’ Test

Generalized ESD Test


✅ مزیت: ساده و سریع

❌ ضعف: کارایی پایین در داده‌های پیچیده یا توزیع غیرخطی



---

2️⃣ روش‌های مبتنی بر فاصله و چگالی (Distance & Density Based)

ایده: نقاط ناهنجار فاصله زیادی از خوشه‌ها دارند یا در مناطق با چگالی کم قرار گرفته‌اند.

مثال‌ها:

K-Nearest Neighbors (KNN) for Outlier Detection

Local Outlier Factor (LOF)

DBSCAN برای شناسایی نقاط کم‌چگالی


✅ مزیت: عدم نیاز به فرض توزیع

❌ ضعف: مقیاس‌پذیری ضعیف در دیتاست‌های خیلی بزرگ



---

3️⃣ روش‌های مبتنی بر یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)

ایده: برچسب‌گذاری داده‌های نرمال و غیرنرمال، سپس آموزش یک مدل طبقه‌بندی.

مثال‌ها:

Random Forest

SVM (با کلاس‌بندی دوتایی)

XGBoost


✅ مزیت: دقت بالا در داده‌های برچسب‌خورده

❌ ضعف: نیاز به داده‌های برچسب‌خورده (که معمولاً نایاب هستند)



---

4️⃣ روش‌های بدون‌نظارت (Unsupervised Learning)

ایده: الگوریتم داده‌ها را بدون برچسب خوشه‌بندی کرده و نقاط دورافتاده را ناهنجار تشخیص می‌دهد.

مثال‌ها:

Isolation Forest

One-Class SVM

PCA for Anomaly Detection


✅ مزیت: بدون نیاز به برچسب

❌ ضعف: حساسیت به نویز



---

5️⃣ روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق (Deep Learning)

ایده: استفاده از شبکه‌های عصبی برای مدل‌سازی داده‌های نرمال و شناسایی نمونه‌های غیرعادی بر اساس خطای بازسازی یا احتمال تولید.

مثال‌ها:

Autoencoders (و Variational Autoencoders)

LSTM Autoencoders برای داده‌های زمانی

GAN-based Anomaly Detection (مثل AnoGAN)


✅ مزیت: قدرت مدل‌سازی بالا در داده‌های پیچیده

❌ ضعف: نیاز به منابع محاسباتی زیاد و داده کافی



---

6️⃣ روش‌های ترکیبی (Hybrid Approaches)

ایده: ترکیب چند الگوریتم برای بهبود دقت و کاهش نرخ خطا.

مثال: استفاده از Isolation Forest به‌عنوان پیش‌پردازش و سپس Autoencoder برای تحلیل عمیق.



---

💡 نکته صنعتی:
در مانیتورینگ صنعتی (مثل تشخیص خرابی موتور یا توربین)، ترکیب مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی (مثل Prophet یا LSTM) با روش‌های anomaly detection بسیار مؤثر است.


---

📍 @rss_ai_ir | #هوش_مصنوعی #AnomalyDetection #یادگیری_ماشین #DeepLearning #داده_کاوی

🎯 کتابخانه Trackers – راهکاری ماژولار برای ردیابی چندشیء همزمان

👨🏻‍💻 در پروژه‌هایی که نیاز به ردیابی همزمان چندین شیء در ویدیو داشتم، استفاده از DeepSORT و SORT همیشه با یک مشکل همراه بود: یا سخت به مدل‌های مختلف وصل می‌شدند یا ساختار کد آن‌ها انعطاف‌پذیر و قابل توسعه نبود.

✏️ کتابخانه Trackers این مشکل را برطرف کرده. یک پکیج کاملاً ماژولار که اجازه می‌دهد به‌راحتی بین الگوریتم‌های مختلف جابه‌جا شوید و با انواع مدل‌های تشخیص شیء مثل Ultralytics، Transformers، MMDetection و … یکپارچه‌سازی کنید.

🔹 ویژگی‌ها:
1️⃣ فقط کافی است مدل تشخیص خود را به آن بدهید؛ ماژول ردیابی بقیه کار را انجام می‌دهد.
2️⃣ پشتیبانی رسمی از SORT و DeepSORT.
3️⃣ پشتیبانی آینده از الگوریتم‌های قدرتمندتر مانند StrongSORT و ByteTrack.

📦 نصب:

pip install trackers

📂 ساختار:
┌ 🏳️‍🌈 Trackers
├ 📖 Documentation
├ ♾️ DeepSORT tracker
├ ♾️ SORT tracker
└ 🐱 GitHub-Repos

🌐 #یادگیری_عمیق #DeepLearning
@rss_ai_ir

🤖 پلتفرم Genie Envisioner – راهکاری نوین برای آموزش ربات‌های دستکاری اشیاء

شرکت AgiBot چارچوبی جامع مبتنی بر مدل جهان (World Model) برای کنترل و آموزش بازوهای رباتیکی معرفی کرده است. این پلتفرم از سه بخش کلیدی تشکیل شده است:

🔹 بخش GE-Base – مدل ویدئویی بر پایه *diffusion* که با بیش از ۳۰۰۰ ساعت داده و یک میلیون اپیزود دستکاری اشیاء از مجموعه‌داده AgiBot-World-Beta آموزش دیده است. این مدل توانایی تحلیل دقیق توالی‌های تصویری و حرکتی را دارد و هسته اصلی سیستم به شمار می‌آید.

🔹 بخش GE-Act – مدل تصمیم‌گیری مبتنی بر روش *flow-matching* که از ویژگی‌های بصری استخراج‌شده توسط GE-Base برای تولید حرکات بهینه بازوی ربات در زمان واقعی استفاده می‌کند.

🔹 بخش GE-Sim – شبیه‌ساز عصبی محیط که برای ارزیابی و بهینه‌سازی عملکرد ربات در حلقه‌بسته به کار می‌رود و امکان تست سیاست‌های کنترلی را بدون نیاز به اجرای واقعی فراهم می‌کند.

🟢 توسعه‌دهندگان وعده داده‌اند که کد منبع، مدل‌ها و بنچمارک‌ها به‌صورت متن‌باز منتشر شوند تا پژوهشگران و مهندسان بتوانند این سیستم را بازتولید و گسترش دهند.

📄 مقاله: [arxiv.org/abs/2508.05635v1]
🌐 پروژه: [genie-envisioner.github.io]

@rss_ai_ir

#هوش_مصنوعی #رباتیک #مدل_جهان #DeepLearning #AI