变分自编码器和异常检测
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现在来聊聊生成式人工智能的另一个应用， 它不像我们之前看到的生成图像、音频、文本 那么显而易见。 但依然是一个重要的应用， 这就是异常检测。 这个领域 我们用的主要模型是变分自编码器， 也叫 VAE。 这些模型使用正常的数据库训练， 接受训练后， 再去识别和正常数据不符的异常样本。 它可以在大量场景中检测异常， 比如在金融交易中发现欺诈， 在制造中识别缺陷， 或在网络中找到安全漏洞。 比如，优步在金融交易中， 利用 VAE 来检测异常，识别欺诈行为。 此外，谷歌也利用VAE， 通过异常检测识别网络入侵。 VAE 另一个现实的应用， 是在工业质量控制中检测异常。 在这种情况下， 训练 VAE 的正常产品的图像库， 然后它被用来识别， 和正常数据不符的产品图像。 这样，它就可以识别产品的问题， 如划痕、凹痕、错位等。 另一个例子是在医疗保健领域， VAE被用来检测医学影像的异常， 如 CT 扫描和磁共振成像。 比如华盛顿特区的国家儿童医院， 就利用生成式人工智能模型， 分析电子医疗记录。 模型利用生命体征、实验室结果 和人口信息等数据， 预测哪些病人有感染性休克风险， 让医护人员能够及早干预、改善治疗结果。 变分自编码器是一个灵活的生成式模型， 它不仅检测异常， 同时， 也是其它几个生成式人工智能模型的一部分。
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