Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch

在这本通俗易懂的入门级指南的引导下，了解如何将深度学习应用于各种异常检测任务！本书浓墨重彩地描述如何利用Python中的Keras和PyTorch框架，将各种深度学习模型应用于半监督和无监督异常检测任务。

《Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch》开篇讨论异常检测的含义、用途和重要性。在介绍用Python的scikit-learn进行异常检测的统计和传统机器学习方法后，本书引入深度学习方法，详述如何在Keras和PyTorch中构建和训练深度学习模型，重点分析各类自动编码器、RBM、RNN、LSTM和TCN等深度学习模型在异常检测领域的应用。除了讲解基于时间序列的异常检测的基础知识外，本书还探索无监督和半监督异常检测的相关内容。

学习《Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch》后，你将全面了解异常检测的基本任务，掌握各种处理异常检测的方法(从传统方法到深度学习方法等)；还将了解scikit-learn的相关内容，能在Keras和PyTorch中创建深度学习模型。

《Python深度学习异常检测 使用Keras和PyTorch》主要内容：

了解异常检测的含义及其重要性

熟悉利用scikit-learn进行异常检测的统计和传统机器学习方法

借助Keras和PyTorch了解Python深度学习的基本知识

掌握度量模型性能的基本数据科学概念：AUC、精确率和召回率等

将深度学习应用于半监督和无监督异常检测

Sridhar Alla，Bluewhale公司的联合创始人兼首席技术官（CTO）。该公司致力于帮助各种规模的组织构建人工智能（AI）驱动的大数据解决方案和分析方法。Sridhar撰写了很多图书，众多的Strata、HadoopWorld、SparkSummit相关会议争相邀请他做主题演讲。此外，他还在大规模计算和分布式系统领域拥有在美国专利商标局备案的一些专利。他对很多相关技术拥有丰富的使用经验，其中包括Spark、Flink、Hadoop、AWS、Azure、Tensor Flow、Cassandra等。2019年3月，他曾在StrataSFO上做了关于深度学习异常检测的演讲。2019年10月，他曾在StrataLondon大会上做相关演讲。

Sridhar出生在印度海得拉巴，目前与妻子Rosie和女儿Evelyn一起居住在美国新泽西州。平时，在...

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