Nonlinear and Chaotic Systems Modeling Using Machine Learning Techniques with Applications in Anomaly Detection

Cartea este un punct de plecare solid pentru cititorii interesați de aplicarea învățării automate la modelarea sistemelor complexe. Sistemele liniare au fost mult timp abordarea standard pentru sarcinile de modelare și control în domenii atât de diferite precum robotica și astronomia. Cu toate acestea, a fost întotdeauna clar că sistemele din lumea reală sunt adesea neliniare, uneori haotice și sensibile la mici schimbări ale condițiilor inițiale. Această carte contestă această abordare oferind metode bazate pe învățare automată, adaptate la întreaga complexitate a dinamicii neliniare și haotice. Autorii explorează metode recente care permit modelarea sistemelor neliniare în complexitatea lor completă, fără a se baza pe liniarizare. Aceștia se concentrează pe abordările de tip „cutie neagră” dezvoltate în comunitatea de învățare automată, în special pe cele care utilizează rețele neuronale - adesea recurente prin natura lor. Un punct cheie al cărții este arhitectura memoriei pe termen lung (LSTM), un model utilizat pe scară largă cu aplicabilitate largă. Pentru a oferi un context practic, autorii evaluează aceste tehnici în domeniul detectării anomaliilor.