深度学习在异常检测领域 的优点在于其自动特征提取能力、处理高维数据的优势，以及建模复杂非线性关系的能力，使其能有效识别微妙的异常模式，而且效果往往优于传统的异常检测方法。
今天给大家分享的这本《使用基于Python的深度学习进行异常检测入门》将带大家利用 异常检测解决商业问题（都是用于实际场景的干货），这种学习方法避免了大家学完遇到实际情况就束手无策的烦恼。
PDF和代码已经下载好了，大家可以任意添加一位小助手获取，记得发送文章标题截图给小助手哦!
这本书作者和技术审核员都是实战派的技术人员
因为每个企业和应用场景都各不相同，所以这本书不会直接复制粘贴代码，去构建异常检测模型。
而是通过 丰富的动手编程练习，涵盖了多种应用场景，不仅让你可以了解这些实际应用的可能性，还能了解完整实现一个项目的整体思路流程（这也是新手成长必备的流程）
书中所有代码示例均基于 Python3.8编写，首先介绍了异常检测基础及传统方法。
再深入深度学习，探索自编码器、变分自编码器及生成对抗网络（GANs）在异常检测中的应用。
接着，讲解LSTM和时序卷积网络（TCNs）处理时序数据的方法，并简述革新NLP领域的Transformer架构，并且会通过 商业应用实例 加深大家对于这些知识的理解深度。
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