首先解释异常检测的含义、用途和重要性。讲述使用Python中的Scikit—Learn进行异常检测的统计和传统机器学习方法，随后介绍深度学习，详细讲述如何在Keras和Pythorch中建立和训练深度学习模型，然后重点描述如何将各类自动编码器、受限的Boltzmann机器、RNN、LSTM以及时间卷积网络应用于异常检测。本书探讨无监督和半监督异常检测以及基于时间序列的异常检测的基础知识。阅读本书后，你将透彻了解异常检测的基本任务，以及传统方法和深度学习等各种异常检测方法。此外，将了解Scikit—Learn,并能在Keras和PyTorch中创建深度学习模型。