Автокодировщик - это нейронная сеть, которая используется для обучения без учителя на наборе данных. Его основная задача - извлечь и представить внутреннее представление данных. Одним из применений автокодировщиков является поиск аномалий в данных. Для поиска аномалий автокодировщику предоставляется обучающий набор данных, содержащий только нормальные (не аномальные) примеры. Автокодировщик обучается на этом наборе данных, строя внутреннюю модель данных. Затем эту модель можно использовать для определения, является ли новые данные аномалией или нет. Теперь рассмотрим каждое утверждение: 1. "Не может быть использован, поскольку он в любом случае будет восстанавливать данные" - это неверное утверждение. Автокодировщик, действительно, стремится восстановить данные, но основное отличие в том, что он предназначен для восстановления только нормальных данных. Если на вход автокодировщику подаются аномальные данные, то он будет строить модель, которая не сможет точно восстановить эти данные, что и будет сигналом о наличии аномалии. 2. "Не может быть использован, поскольку не детерминирован – ошибка может отличаться от запуска к запуску автокодировщика" - это также неверное утверждение. Автокодировщик является детерминированным, то есть для одних и тех же входных данных он всегда будет выдавать одинаковый результат. Различия между запусками могут возникать только из-за различий в начальных условиях или параметрах обучения, но это не связано с самим автокодировщиком. 3. "Может быть использован, поскольку автокодировщик будет плохо воссоздавать нормальные данные" - это неверное утверждение. Целью автокодировщика является создание точного восстановления нормальных данных. Если автокодировщик хорошо воссоздает нормальные данные, аномалии будут отличаться от этого восстановленного значения, и их можно будет определить. Итак, верное утверждение - "Не может быть использован, поскольку он будет плохо воссоздавать аномальные данные". Автокодировщик будет строить модель, которая обнаружит аномалии в данных, основываясь на различиях между восстановленными и исходными данными. Восстановленные данные для аномалий будут отличаться от исходных, и это можно использовать для их обнаружения.