Praxisbuch Unsupervised Learning

KAPITEL 8

Praktische Autoencoder

In diesem Kapitel erstellen wir Anwendungen mit verschiedenen Versionen von Autoencodern, einschließlich untervollständiger, übervollständiger, sparse, rauschunterdrückender und variationaler Autoencoder.

Zu Beginn kommen wir auf das Problem der Kreditkartenbetrugserkennung zurück, das Kapitel 3 vorgestellt hat. Bei diesem Problem haben wir 284.807 Kreditkartentransaktionen untersucht, von denen nur 492 betrügerisch sind. Mit einem überwachten Modell haben wir eine durchschnittliche Präzision von 0,82 erreicht, was recht beeindruckend ist. Mit einer Präzision von über 80% decken wir weit über 80% der Betrügereien auf. Mit einem unüberwachten Modell haben wir eine durchschnittliche Präzision von 0,69 erreicht, ...