Novelty detection
नवीनता का पता लगाना वह तंत्र है जिसके द्वारा एक बुद्धिमान जीव आने वाले संवेदी पैटर्न को अब तक अज्ञात होने के रूप में पहचानने में सक्षम है। यदि पैटर्न पर्याप्त रूप से प्रमुख है या एक उच्च सकारात्मक या मजबूत नकारात्मक उपयोगिता से जुड़ा हुआ है, तो इसे प्रभावी भविष्य के प्रसंस्करण के लिए कम्प्यूटेशनल संसाधन दिए जाएंगे। यह सिद्धांत लंबे समय से न्यूरोफिजियोलॉजी में जाना जाता है, जिसकी जड़ें 1950 के दशक में ई. एन. सोकोलोव द्वारा उन्मुख प्रतिक्रिया अनुसंधान में हैं। विपरीत घटना आदत है, यानी, वह घटना जो ज्ञात पैटर्न कम चिह्नित प्रतिक्रिया देता है। प्रारंभिक तंत्रिका मॉडलिंग के प्रयास येहुदा सालू द्वारा किए गए थे। मस्तिष्क में संबंधित तंत्र के बारे में ज्ञान का एक बढ़ता हुआ निकाय एकत्र किया गया है। प्रौद्योगिकी में, शीत युद्ध के दौरान रडार का पता लगाने के तरीकों के लिए सिद्धांत महत्वपूर्ण हो गया, जहां असामान्य विमान-प्रतिबिंब पैटर्न एक नए प्रकार के विमान द्वारा हमले का संकेत दे सकते हैं। आज, यह घटना मशीन लर्निंग और डेटा विज्ञान में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है, जहां संबंधित विधियों को विसंगति का पता लगाने या बाहरी पहचान के रूप में जाना जाता है। मार्कौ और सिंह द्वारा एक व्यापक पद्धतिगत अवलोकन दिया गया है। चेंज डिटेक्शन आउटलायर रिवॉर्ड सिस्टम संदर्भ न्यूरोफिजियोलॉजी प्रायोगिक मनोविज्ञान मशीन लर्निंग डेटा माइनिंग सांख्यिकीय आउटलायर भी देखें।