- Détection d'anomalies
- La détection d'anomalies est une tâche d'apprentissage automatique qui consiste à identifier des échantillons qui se distinguent des autres échantillons dans un ensemble de données. Les anomalies peuvent être des événements rares, des valeurs aberrantes ou des données corrompues.
- La détection d'anomalies est utilisée dans la détection de fraude, la maintenance prédictive et la cybersécurité.
- Exemple d'algorithmes de détection d'anomalies : la détection de valeurs aberrantes, la classification non supervisée et le clustering.
- La détection d'anomalies peut être basée sur des modèles, dans lesquels les anomalies sont détectées en comparant les données avec un modèle appris, ou sur des règles, dans lesquelles les anomalies sont détectées en comparant les données avec des seuils prédéfinis.
Détection d'anomalies | Lexique de l'intelligence artificielle
