concept-drift

Học máy trực tuyến trong Python

Các thuật toán phát hiện ngoại lệ, đối kháng và trôi dạt dữ liệu

Bộ sưu tập các phương pháp phát hiện bất thường (dựa trên iid/điểm, đồ thị và chuỗi thời gian), bao gồm học chủ động để phát hiện/khám phá bất thường, khai thác quy tắc Bayesian, mô tả cho sự đa dạng/giải thích/khả năng diễn giải. Phân tích việc kết hợp phản hồi nhãn với các bộ phát hiện dựa trên cây và ensemble. Bao gồm các cuộc tấn công đối nghịch với Graph Convolutional Network.

Triển khai/Hướng dẫn sử dụng các phương pháp Học máy tự động (AutoML) cho học tĩnh/hàng loạt và học trực tuyến/liên tục