Автокодировщик - это нейронная сеть, которая обучается восстанавливать исходные данные из их сжатого представления. Он состоит из двух частей: энкодера, который сжимает данные в скрытое представление, и декодера, который восстанавливает данные из скрытого представления. Обучение проводится путем минимизации ошибки между исходными данными и данными, восстановленными автокодировщиком. Теперь рассмотрим каждое утверждение по отдельности: 1. "Не может быть использован, поскольку он в любом случае будет восстанавливать данные" - это неверное утверждение. Автокодировщик может использоваться для поиска аномалий, так как он обучается восстанавливать нормальные данные, и если поступают аномальные данные, то ошибка восстановления будет высокой. Можно задать пороговое значение ошибки, и если ошибка превышает его, то данные могут считаться аномальными. 2. "Не может быть использован, поскольку не детерминирован – ошибка может отличаться от запуска запуску автоэкодировщика" - это тоже неправильное утверждение. Автокодировщик детерминирован, то есть для одних и тех же входных данных он всегда будет возвращать одно и то же предсказание. Ошибка может отличаться от запуска к запуску автокодировщика из-за случайной инициализации весов сети, но это относится к обучению, а не к самому процессу аномалий. 3. "Может быть использован поскольку автокодировщик будет плохо воссоздавать нормальные данные" - это верное утверждение. Если у автокодировщика плохое качество восстановления нормальных данных, то он может лучше определить аномалии. Это связано с тем, что он будет плохо справляться с восстановлением аномальных данных, и ошибка восстановления будет высокой. 4. "Не может быть использован, поскольку требуется обучение и неподходит для реального времени" - это неправильное утверждение. Автокодировщик требует обучения на нормальных данных, чтобы изучить их структуру и восстанавливать их в дальнейшем. Однако, разобраться в унструкции к ней не так просто. После обучения автокодировщик может работать в режиме реального времени, принимая новые данные и проверяя их на аномалии. Для этого необходимо выполнить предварительную обработку данных и применить уже обученную модель автокодировщика для их распознавания. Таким образом, правильное утверждение из предложенных - "Может быть использован поскольку автокодировщик будет плохо воссоздавать нормальные данные". Автокодировщик может быть использован для обнаружения аномалий, если он плохо справляется с восстановлением нормальных данных. Это позволяет определить аномалии, которые вызывают большую ошибку восстановления.