Intelligence Artificielle
Qu'est-ce que Détection d'anomalies
Identification des écarts par rapport au comportement normal dans les données
Détection d'anomalies
La détection d'anomalies est une méthode d'apprentissage automatique pour identifier automatiquement les modèles inhabituels, les écarts ou les valeurs aberrantes dans les données.
Méthodes de Détection
| Méthode | Description | Application | |---------|-------------|-------------| | Statistique | Z-score, IQR | Données numériques simples | | Clustering | K-means, DBSCAN | Regroupement d'objets similaires | | Forêt d'isolation | Isolation Forest | Données de haute dimension | | Autoencodeurs | Approche réseau neuronal | Modèles complexes |
Domaines d'Application
- Cybersécurité — détection d'intrusions et d'attaques
- Finance — détection de fraude
- Fabrication — maintenance prédictive
- Santé — diagnostic de maladies
- IoT — surveillance des capteurs
Types d'Anomalies
- Ponctuelles — observations anormales individuelles
- Contextuelles — anomalies dans un contexte spécifique
- Collectives — groupes d'anomalies liées
Métriques de Qualité
- Précision
- Rappel
- F1-score
- AUC-ROC