Mit neuronalen Netzen Auffälligkeiten erkennen

Fehler in Bildern zu erkennen, ist für Menschen ein Leichtes, programmatisch aber oft nicht möglich. Eine manuelle Inspektion ist zeitaufwendig und teuer. Stattdessen kann man Autoencoder verwenden, eine bestimmte Art von neuronalen Netzen. Sie decken fehlerhafte Darstellungen automatisch auf und funktionieren nicht nur mit Bildern, sondern auch mit anderen Datenformaten wie Zeitreihen, Audiodateien und Tabellen.

Auffälligkeiten erkennen

Es gibt Verfahren, in denen eine Maschine lernt, wie eine bestimmte Situation normalerweise aussieht. Mit diesem Wissen erkennt sie, wann diese Situation eigenartig aussieht. Dafür trainiert man Autoencoder mit typischen Mustern einer bestimmten Situation. Ein typisches Muster ist zum Beispiel das Bild einer gleichmäßig befahrenen Autobahn. Untypisch ist hingegen das Bild eines brennenden Fahrzeugs, das auf der Autobahn steht.