NoiseRank je ansambelska metoda odkrivanja in rangiranja šumnih primerov v podatkih. Metoda omogoča izbor algoritmov za odkrivanje šuma ter pregled odkritih šumnih primerov. Metoda je bila uspešno uporabljena v medicini za odkrivanje atipičnih ali napačno diagnosticiranih primerov, kot tudi pri analizi tekstov za odkrivanje nenavadnih člankov in napak pri zajemanju korpusa. Javno uporabo metodologije NoiseRank smo omogočili z njeno implementacijo v spletni platform ClowdFlows (http://www.clowdflows.org). Razvili smo tudi spletno okolje ViperCharts (http://viper.ijs.si), ki omogoča vizualno vrednotenje in primerjavo uspešnosti algoritmov za odkrivanje anomalij v podatkih, uporabno tudi za vrednotenje drugih algoritmov strojnega učenja in podatkovnega rudarjenja.