Data & analytics, ML Libraries, AI
Isolation Forest: krachtige ML library voor het bewaken van datakwaliteit
In onze blogreeks “Effectief, snel en relevant AI inzetten op je eigen data” nemen we populaire ML libraries onder de loep. Deze keer bekijken we Isolation Forest, een krachtig machine learning algoritme dat gebruikt wordt voor anomaliedetectie.
| AI vs. ML: een snelle introductie Artificial Intelligence (AI) en Machine Learning (ML) worden vaak in één adem genoemd, maar betekenen niet exact hetzelfde. Simpel gezegd is AI het brede veld waarin machines taken uitvoeren die normaal menselijke intelligentie vereisen, zoals redeneren, leren of problemen oplossen. ML is een subset van AI, waarbij systemen patronen leren ontdekken in data zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. |
Wat is Isolation Forest?
Isolation Forest is een machine learning algoritme dat speciaal ontwikkeld is voor het opsporen van afwijkingen of ‘anomalieën’ in grote datasets.
Het algoritme werkt als een soort boomstructuur waarbij het data puntsgewijs ‘isoleert’: hoe sneller een punt geïsoleerd kan worden van de rest, hoe waarschijnlijker het is dat het om een afwijking gaat.
Dit maakt Isolation Forest bijzonder geschikt voor taken zoals fraudedetectie, kwaliteitsbewaking van data, en het automatisch herkennen van ongebruikelijke patronen zonder dat je vooraf hoeft te weten wat je precies zoekt of wat nu de juiste thresholds zijn.
Voordelen van Isolation Forest
Isolation Forest heeft talrijke voordelen:
- het wordt gebruikt voor het opsporen van afwijkingen en anomalieën in grote datasets, zoals bij fraudedetectie en kwaliteitsbewaking van data
- het algoritme is bijzonder effectief doordat het data puntsgewijs isoleert: hoe sneller een datapunt geïsoleerd kan worden, hoe waarschijnlijker het is dat het om een afwijking gaat
- Isolation Forest werkt efficiënt, zelfs bij zeer grote en complexe datasets, en vraagt relatief weinig rekenkracht
- je hebt geen vooraf gedefinieerde thresholds nodig, waardoor het automatisch ongebruikelijke patronen kan herkennen zonder dat je precies weet waar je naar zoekt
- het algoritme is eenvoudig in te zetten voor het bewaken van een veelvoud aan transactionele datasets ter validatie van de kwaliteit
OQuila project: Isolation Forest in de praktijk
Bij een van onze distributie- en retailklanten komt het regelmatig voor dat bepaalde artikelen nog geen EAN-code in het kassasysteem of ERP bevatten, of dat het etiket op het product ontbreekt. Ook kunnen er tijdens het aanmaken van artikelen in het systeem fouten ontstaan, bijvoorbeeld bij het invoeren van de verkoop- of aankoopprijs.
Dergelijke situaties kunnen leiden tot een vertekend beeld in omzet- en margerapportages, iets wat je uiteraard liever meteen opmerkt dan pas weken later.
Door gebruik te maken van Isolation Forest worden transacties continu gemonitord, waardoor afwijkingen en anomalieën snel en automatisch worden gedetecteerd.
Conclusie
Isolation Forest biedt een krachtige en efficiënte oplossing voor het opsporen van afwijkingen in grote en complexe datasets, zonder dat er vooraf drempelwaarden hoeven te worden ingesteld.
Door transacties continu te monitoren, zoals in het OQuila-project, kunnen fouten in bijvoorbeeld artikelgegevens of prijzen direct worden opgespoord, waardoor onjuiste rapportages en financiële verrassingen worden voorkomen.
Het algoritme onderscheidt zich door zijn snelheid, schaalbaarheid en het gemak waarmee het in uiteenlopende retail of distributie processen kan worden toegepast.
Kortom, Isolation Forest is een waardevolle tool voor organisaties die hun datakwaliteit willen bewaken en snel willen inspelen op onverwachte patronen.
Rebekka Van Acker
CEO OQuila
.jpg)