Anomalieerkennung

Die Anomalieerkennung ist eine Technik, die im maschinellen Lernen (ML) verwendet wird, um seltene Elemente, Ereignisse oder Beobachtungen zu identifizieren, die Verdacht erregen, weil sie signifikant von der Mehrheit der Daten abweichen. Diese nicht konformen Instanzen werden als Anomalien, Ausreißer oder Neuheiten bezeichnet. Das Hauptziel ist es, normale Datenpunkte automatisch von anormalen zu unterscheiden. Diese Fähigkeit ist in einer Vielzahl von Bereichen von entscheidender Bedeutung, da sie die proaktive Identifizierung von Problemen wie Geräteausfällen, Finanzbetrug, Sicherheitsverletzungen und medizinischen Problemen ermöglicht. Im Kontext von Computer Vision (CV) beinhaltet die Anomalieerkennung das Auffinden ungewöhnlicher Muster oder Objekte in Bildern und Videos, die nicht dem erwarteten Verhalten entsprechen.

Anomalieerkennung vs. Objekterkennung

Es ist wichtig, die Anomalieerkennung von der Objekterkennung zu unterscheiden.

• Objekterkennung: Diese Aufgabe konzentriert sich auf die Identifizierung und Lokalisierung von Instanzen bekannter Objektklassen innerhalb eines Bildes. Beispielsweise wird ein Objekterkennungsmodell trainiert, um alle Autos, Fußgänger und Verkehrszeichen in einem Straßenbild zu finden. Das Modell weiß, wonach es sucht, basierend auf vordefinierten Kategorien in seinen Trainingsdaten.
• Anomalieerkennung: Bei dieser Aufgabe geht es darum, alles zu identifizieren, was von einer gelernten Definition von "normal" abweicht. In vielen Fällen weiß das System nicht, wie die Anomalie im Voraus aussehen wird. Es könnte beispielsweise mit Tausenden von Bildern von einwandfreien Produkten trainiert werden und die Aufgabe haben, jede Unvollkommenheit zu kennzeichnen, sei es ein Kratzer, eine Delle oder eine Verfärbung – Arten von Defekten, die es möglicherweise noch nie zuvor gesehen hat.

Während ein Modell wie Ultralytics YOLO benutzerdefiniert trainiert werden kann, um eine Version der Anomalieerkennung durchzuführen, indem bestimmte Defekte als Objekte behandelt werden, unterscheiden sich die grundlegenden Ansätze. Die traditionelle Objekterkennung erfordert Beispiele für jede Klasse, die sie finden muss, während viele Anomalieerkennungsmethoden nur Daten benötigen, die einen normalen Zustand darstellen.

Methoden der Anomalieerkennung

Techniken zur Anomalieerkennung lassen sich grob nach der Verfügbarkeit von Labels im Datensatz kategorisieren:

• Supervised Learning (Überwachtes Lernen): Diese Methode erfordert einen Datensatz, der sowohl mit "normalen" als auch mit "anomalen" Beispielen beschriftet wurde. Ein Klassifizierungsmodell wird trainiert, um zwischen den beiden zu unterscheiden. Dieser Ansatz ist sehr effektiv, aber durch die Notwendigkeit eines großen und gut beschrifteten Datensatzes begrenzt, der schwer zu erhalten sein kann, da Anomalien definitionsgemäß selten sind.
• Semi-Supervised Learning (Semi-Supervised Lernen): Dies ist der gebräuchlichste Ansatz, bei dem das Modell nur mit einem Datensatz normaler Beispiele trainiert wird. Das System lernt die normalen Muster und kennzeichnet jeden Datenpunkt, der von diesem gelernten Modell abweicht, als Anomalie. Dies ist sehr praktisch für Szenarien, in denen Anomalien vielfältig und unvorhersehbar sind.
• Unsupervised Learning: Diese Methode funktioniert ohne jegliche Labels. Sie basiert auf der Annahme, dass Anomalien wenige und unterschiedlich von den normalen Datenpunkten sind. Algorithmen wie Clustering (z. B. DBSCAN) oder statistische Methoden werden verwendet, um Datenpunkte zu gruppieren, wobei isolierte Punkte oder kleine Cluster als Anomalien identifiziert werden. Ein umfassender Überblick über verschiedene Methoden findet sich in akademischen Übersichten zu diesem Thema, wie z. B. "Deep Learning for Anomaly Detection: A Survey".

Anwendungsfälle in der Praxis

Die Anomalieerkennung ist ein Eckpfeiler vieler intelligenter Systeme und liefert wichtige Erkenntnisse in verschiedenen Branchen.

1. Qualitätskontrolle in der Fertigung: Am Fließband können Computer Vision-Systeme Produkte in Echtzeit überwachen. Ein Modell, das auf Bildern von perfekten Artikeln trainiert wurde, kann sofort Defekte wie Risse, Fehlausrichtungen oder fehlende Komponenten erkennen. Diese automatisierte Inspektion, die oft in der intelligenten Fertigung untersucht wird, verbessert die Qualität und reduziert den Abfall weitaus effizienter als manuelle Kontrollen.
2. Sicherheit und Überwachung: In öffentlichen Räumen oder gesicherten Einrichtungen können KI-gestützte Überwachungssysteme ungewöhnliche Ereignisse erkennen. Beispiele hierfür sind das Erkennen eines Fahrzeugs, das entgegen der Fahrtrichtung fährt, das Erkennen einer herrenlosen Tasche in einem Flughafen oder das Markieren eines unbefugten Zugriffs auf einen Sperrbereich. Diese Systeme können Echtzeitwarnungen an das Sicherheitspersonal ausgeben.
3. KI im Gesundheitswesen: Die Anomalieerkennung hilft bei der medizinischen Bildanalyse, indem sie potenziell krebsartige Zellen in Scans hervorhebt oder unregelmäßige Herzschläge aus EKG-Daten identifiziert.
4. Erkennung von Finanzbetrug: Banken und Finanzinstitute verwenden Anomalieerkennung, um Transaktionsströme zu überwachen und Muster zu identifizieren, die auf betrügerische Aktivitäten hindeuten, wie sie in öffentlichen Datensätzen wie dem Credit Card Fraud Detection Dataset auf Kaggle zu finden sind.
5. Cybersicherheit: Der Netzwerkverkehr wird überwacht, um ungewöhnliche Muster zu erkennen, die auf einen Cyberangriff oder eine Datenschutzverletzung hindeuten könnten. Organisationen wie die Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) betonen solche proaktiven Maßnahmen.

Tools und Technologien

Die Entwicklung robuster Anomalieerkennungssysteme umfasst oft eine Kombination aus Standard-ML-Bibliotheken und spezialisierten Plattformen.

• Frameworks: PyTorch und TensorFlow stellen die grundlegenden Werkzeuge für die Erstellung und das Training von benutzerdefinierten Deep-Learning-Modellen bereit.
• Bibliotheken: Für Non-Vision-Aufgaben bieten Bibliotheken wie Scikit-learn ein dediziertes Modul zur Erkennung von Ausreißern und Anomalien mit verschiedenen Algorithmen.
• Plattformen: Ultralytics HUB bietet eine integrierte Umgebung, die den gesamten Modelllebenszyklus rationalisiert, vom Cloud-basierten Training bis hin zu verschiedenen Modellbereitstellungsoptionen, wodurch die Entwicklung von Vision AI-Anwendungen vereinfacht wird.