Machine Learning for Text Anomaly Detection – Bc. Alina Tsykynovska
Bc. Alina Tsykynovska
Master's thesis
Machine Learning for Text Anomaly Detection
Machine Learning for Text Anomaly Detection
Anotácia:
Tato práce se zaměřuje na výkon algoritmů strojového učení pro detekci anomálií ve dvou různých typech datových sad: numerické (síťové logy) a textové (e-maily). Pro e-mailovou datovou sadu jsou použité tři textové reprezentace: count vectorizer, TF-IDF a word embeddings. Srovnání zahrnuje výsledky napříč těmito reprezentacemi a výsledky napříč datovými sadami.Abstract:
This thesis focuses on the performance of machine learning algorithms for detecting anomalies across two different types of datasets: numerical (network logs) and textual (emails). Three text representations are assessed for the email dataset: count vectorizer, TF-IDF and word embeddings. The comparison includes the results across these representations and results across datasets.
Jazyk práce: English
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 21. 5. 2024
Identifikátor:
https://is.muni.cz/th/kc4w9/
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 20. 6. 2024
- Vedúci: doc. Ing. RNDr. Barbora Bühnová, Ph.D.
- Oponent: doc. Ing. Radim Burget, Ph.D.
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Masarykova univerzita, Fakulta informatikyMasaryk University
Faculty of InformaticsMaster programme / odbor:
Software Engineering / Design and development of software systems
Práce na příbuzné téma
-
Supervised and Unsupervised Machine Learning Methods for System Log Anomaly Detection
Júlia Ščensná -
Deep learning for anomaly detection in histopathological data
David Čechák -
Supervised and Unsupervised Machine Learning Methods for System Log Anomaly Detection
Júlia Ščensná -
Anomaly Detection in Galaxy Images using Deep Learning
Karina Batalova -
Unsupervised Time Series Anomaly Detection on Virtualisation host networks
Andrej Černek -
Unsupervised Machine Learning Methods for Behaviour Analysis and Anomaly Detection in University Environment
Pavel Strnad -
Graph-based Anomaly Detection in Network Traffic
Denisa Šrámková -
Performance evaluation of Machine Learning approaches for identifying parts of scientific affiliations.
Jan MACHÁŇ