DOI: 10.17587/prin.17.239-252

УДК: 004.852

Редкие события в моделях глубокого обучения

Ф. М. Барышников, магистр, baryshnikovfm@mail.ru, Д. Е. Намиот, д-р техн. наук., вед. науч. сотр., dnamiot@gmail.com, МГУ имени М. В. Ломоносова

Обнаружение редких событий — задача идентификации явлений, происходящих крайне редко, но имеющих высокую практическую значимость. Основные трудности связаны с ограниченностью положительных примеров, высокой размерностью признакового пространства и динамической природой процессов. Примерами являются редкие заболевания, отказы оборудования и сложные кибератаки. Представлен систематический обзор подходов к обнаружению редких событий. Рассмотрены источники редкости, включая объективную редкость явлений, смещения выборки, субъективность аннотирования и ограничения измерений. Проанализированы сложности анализа многомерных временных рядов, такие как пространственные корреляции, краткосрочные и долгосрочные временные зависимости, неизвестная структура временных задержек и комбинированные пространственно-временные эффекты. Рассмотрены методы предварительной обработки, отбора и конструирования признаков, современные архитектуры глубокого обучения, специализированные метрики качества, а также ключевые проблемы и направления дальнейших исследований.

Ключевые слова: машинное обучение, глубокое обучение, редкие события

Стр. 239—252

Ссылка для цитирования:
Барышников Ф. М., Намиот Д. Е. Редкие события в моделях глубокого обучения // Программная инженерия. 2026. Том 17, № 5. С. 239—252. DOI: 10.17587/prin.17.239-252.

Полный текст на eLIBRARY