Один из наиболее точных методов для выявления множественных аномалий выбросов в данных - метод глубокого обучения. Однако, этот метод уступает по скорости вычисления другим, более быстрым алгоритмам, таким как деревья решений или одноклассовые SVM. Метод глубокого обучения, в частности нейронные сети, может обнаруживать сложные и иерархические аномалии, которые могут быть недостаточно выявлены другими методами. Это происходит благодаря сложным структурам нейронных сетей и их способности выявлять скрытые взаимосвязи в данных. Нейронные сети позволяют обрабатывать большие объемы данных и находить аномалии в многомерных пространствах. Однако, метод глубокого обучения требует большого количества вычислительных ресурсов и времени для обучения модели. Для обучения глубокой нейронной сети требуется много данных, и это может быть трудно в случае данных с множественными аномалиями. Кроме того, в процессе обучения может возникать проблема переобучения - когда модель становится слишком точной в отношении обнаружения аномалий в обучающих данных, но плохо обобщает эти знания на новые данные. С другой стороны, более быстрые алгоритмы, такие как деревья решений или одноклассовые SVM, могут давать хорошие результаты для выявления множественных аномалий выбросов в данных с меньшими вычислительными затратами. Деревья решений строятся на основе разбиения данных на подмножества, что позволяет выявить аномалии в каждом подмножестве. Однако, деревья решений могут иметь проблему с обобщением знаний на новые данные из-за возможного переобучения. Одноклассовые SVM используют только маркированные данные без аномалий в качестве обучающего набора данных и стремятся найти разделяющую поверхность, которая будет включать только «нормальные» наблюдения. Одноклассовые SVM более устойчивы к переобучению по сравнению с классическими SVM и дают хорошую точность обнаружения аномалий. Таким образом, метод глубокого обучения является одним из наиболее точных методов для выявления множественных аномалий выбросов в данных, но уступает по скорости вычисления другим, более быстрым алгоритмам, таким как деревья решений или одноклассовые SVM. Выбор метода зависит от требуемой точности и доступных вычислительных ресурсов. Если точность является наиболее важным критерием, то метод глубокого обучения является лучшим выбором, но если недостаточно ресурсов или требуется более быстрая обработка данных, то стоит рассмотреть другие алгоритмы.