Papers with Code 아카이브

Outlier Detection

태스크의 하위 분류와 논문·코드·평가·기법·데이터셋을 탐색하세요.

하위 태스크
4
평가표
11
보존된 평가 기록
13

Outlier Detection is a task of identifying a subset of a given data set which are considered anomalous in that they are unusual from other instances. It is one of the core data mining tasks and is central to many applications. In the security field, it can be used to identify potentially threatening users, in the manufacturing field it can be used to identify parts that are likely to fail.

Source: Coverage-based Outlier Explanation

기법

관련 논문에서 소개한 기법입니다. 이 태스크에서의 평가 여부는 평가 결과에서 확인하세요.

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.