Мне нужно создать этот механизм: у меня есть набор данных, содержащий статистику репозитория Git (например, количество коммитов в день, количество строк кода, редактируемых в день, и т. Д. Не более 4 или 5 полей).Я должен использовать алгоритм обнаружения аномалий, который анализирует этот набор данных и запускает оповещение при обнаружении значений, отличных от нормальных.
Например: я запускаю этот алгоритм каждый конец дня, если в этот день былигораздо больше коммитов, чем обычно, должны вызывать оповещение.
Я должен реализовать эту систему на Python.
Из того, что я читал в Интернете, чтобы сделать эту систему, вам нужно использоватьнеконтролируемое машинное обучение.В последние несколько месяцев я проходил курс машинного обучения и знаю, как использовать Sklearn библиотеки Python (немного).Но я не настоящий специалист по машинному обучению и не знаю, что делать.К сожалению, в Интернете я нахожу только очень теоретические учебники (написанные специалистом по данным), и я не понимаю, что я должен делать на практике.
Может кто-нибудь посоветовать мне, что делать и что использовать?
Есть ли более или менее простое решение моей проблемы?Спасибо.