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Source : Benkabou, Seif-Eddine (2018). ''Détection d’anomalies dans les séries temporelles: application aux masses de données sur les pneumatiques'', thèse de doctorat, Université de Lyon, 143 pages.<br>
Source : Benkabou, Seif-Eddine (2018). ''Détection d’anomalies dans les séries temporelles: application aux masses de données sur les pneumatiques'', thèse de doctorat, Université de Lyon, 143 pages.


[https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/fr/SS3RA7_17.1.0/modeler_mainhelp_client_ddita/clementine/anomalydetectionnode_general.html, Source: IBM, ''Documentation SPSS, Noeud Détection des anomalies'', consulté le 17 mai 2910.]
[https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/fr/SS3RA7_17.1.0/modeler_mainhelp_client_ddita/clementine/anomalydetectionnode_general.html, Source: IBM, ''Documentation SPSS, Noeud Détection des anomalies'', consulté le 17 mai 2910.]

Version du 7 mai 2020 à 11:54

Définition

Algorithme d'apprentissage typiquement non supervisé qui passe au crible un ensemble d'événements ou d'objets et signale certains d'entre eux comme étant inhabituels ou atypiques.

Français

détection des anomalies loc. nom. fém.

Anglais

anomaly detection

Source : Benkabou, Seif-Eddine (2018). Détection d’anomalies dans les séries temporelles: application aux masses de données sur les pneumatiques, thèse de doctorat, Université de Lyon, 143 pages.

Source: IBM, Documentation SPSS, Noeud Détection des anomalies, consulté le 17 mai 2910.

Source: TERMIUM, consulté le 20 mai 2019.

Source: Termino