L’Anomaly Detection più innovativa si basa sull’impiego di vari tipi di algoritmi di Machine e Deep Learning in sincronia fra loro.
Alla base degli algoritmi più avanzati troviamo modelli non, o solo parzialmente, supervisionati: che imparano cioè a riconoscere le anomalie partendo da dati non classificati.
Dall’algoritmo di K-means a quello di DBSCAN, gli strumenti di clustering consentono di rilevare i dati che si discostano dall’insieme degli altri dati in uno spazio multidimensionale.