विसंगति पहचान के अनुप्रयोग
विसंगति पहचान में, उद्देश्य उन ऑब्जेक्ट्स को खोजना है जो कई ऑब्जेक्ट्स से भिन्न हैं। अक्सर, विसंगतिपूर्ण ऑब्जेक्ट्स को आउटलेयर्स कहा जाता है, क्योंकि डेटा के स्कैटर प्लॉट पर, वे कई डेटा पॉइंट्स से दूर स्थित होते हैं। विसंगति पहचान को विचलन पहचान कहा जाता है, क्योंकि विसंगतिपूर्ण ऑब्जेक्ट्स में विशेषता मान होते हैं जो अपेक्षित या सामान्य विशेषता मानों से अनिवार्य रूप से विचलित होते हैं, या अपवाद खनन के रूप में, क्योंकि विसंगतियां कई अर्थों में असाधारण होती हैं।
विसंगति पहचान के विभिन्न अनुप्रयोग
1. धोखाधड़ी पहचान (Fraud Detection)
किसी ऐसे व्यक्ति का खरीद व्यवहार जिसके पास क्रेडिट कार्ड है, मूल मालिक से भिन्न होता है। क्रेडिट कार्ड कंपनियां खरीद पैटर्न देखकर चोरी की पहचान करने का प्रयास करती हैं जो चोरी की विशेषता रखते हैं या सामान्य व्यवहार से बदलाव को समझकर। समान विधियों का उपयोग विभिन्न प्रकार की धोखाधड़ी के लिए किया जाता है।
2. घुसपैठ पहचान (Intrusion Detection)
दुर्भाग्य से, कंप्यूटर सिस्टम और कंप्यूटर नेटवर्क पर हमले प्रथागत हैं। जबकि कई हमले, जिनमें कंप्यूटर और नेटवर्क को अक्षम या अभिभूत करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, स्पष्ट हैं, अन्य हमले, जिनमें गुप्त रूप से डेटा इकट्ठा करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, पहचानने में जटिल हैं। इनमें से कुछ घुसपैठ को सिस्टम और नेटवर्क को असामान्य व्यवहार के लिए देखकर पहचाना जा सकता है।
3. पारिस्थितिकी तंत्र विक्षोभ (Ecosystem Disturbances)
सामान्य दुनिया में, ऐसी सामान्य घटनाएं हैं जो मनुष्यों पर आवश्यक प्रभाव डाल सकती हैं। उदाहरणों में तूफान, बाढ़, सूखा, हीट वेव्स, और आग शामिल हैं। उद्देश्य इन घटनाओं की संभावना और उनके कारणों का पूर्वानुमान लगाना है।
4. सार्वजनिक स्वास्थ्य (Public Health)
कुछ देशों में, अस्पताल और चिकित्सा क्लीनिक आगे के विश्लेषण के लिए राष्ट्रीय संगठनों को कई आंकड़े रिपोर्ट करते हैं। उदाहरण के लिए, यदि एक शहर में कुछ बच्चों को किसी विशिष्ट बीमारी, जैसे खसरा, के लिए टीका लगाया जाता है, तो शहर में कई अस्पतालों में बिखरे कुछ मामलों का प्रकट होना एक विसंगतिपूर्ण घटना है जो शहर में टीकाकरण कार्यक्रमों के साथ समस्या को दर्शा सकती है।
5. चिकित्सा (Medicine)
एक विशिष्ट रोगी के लिए, असामान्य लक्षण या परीक्षण परिणाम संभावित स्वास्थ्य मुद्दों को दर्शा सकते हैं। हालांकि, चाहे एक विशिष्ट परीक्षण परिणाम विसंगतिपूर्ण है, यह रोगी की कई विशेषताओं पर आधारित हो सकता है, जिसमें आयु और लिंग शामिल हैं। इसके अलावा, एक परिणाम को विसंगतिपूर्ण या नहीं के रूप में वर्गीकृत करने से एक लागत-अनावश्यक अधिक परीक्षण प्राप्त होता है यदि रोगी सक्रिय है और यदि कोई स्थिति अनिदानित और अनुपचारित छोड़ दी जाती है तो रोगी को संभावित नुकसान होता है।
हालांकि विसंगति पहचान में कुछ वर्तमान रुचि उन सॉफ्टवेयर द्वारा संचालित की गई है जिनमें विसंगतियां लक्ष्य हैं, ऐतिहासिक रूप से, विसंगति पहचान को सामान्य डेटा ऑब्जेक्ट्स के विश्लेषण को बढ़ाने की एक तकनीक के रूप में माना जाता रहा है।
उदाहरण के लिए, अपेक्षाकृत कम संख्या में आउटलेयर्स मूल्यों के एक समूह के माध्य और मानक विचलन को बदल सकते हैं या क्लस्टरिंग एल्गोरिदम द्वारा बनाए गए क्लस्टर्स के समूह को बदल सकते हैं। इसलिए, विसंगति पहचान डेटा प्रीप्रोसेसिंग का एक तत्व है।
