« Détection d'anomalies » : différence entre les versions
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Algorithme d'apprentissage typiquement non supervié qui passe au crible un ensemble d'évènements ou d'objets et signale certains d'entre eux comme étant inhabituels ou atypiques. | Algorithme d'apprentissage typiquement non supervié qui passe au crible un ensemble d'évènements ou d'objets et signale certains d'entre eux comme étant inhabituels ou atypiques. | ||
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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.<br > | ||
[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 anomalie, 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 anomalie, consulté le 17 mai 2910.] | ||
== Anglais == | == Anglais == | ||
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[https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-eng.html?lang=eng&i=1&srchtxt=ANOMALY+DETECTION&index=alt&codom2nd_wet=KB#resultrecs, source : TERMIUM, consulté le 20 mai 2019.] | [https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-eng.html?lang=eng&i=1&srchtxt=ANOMALY+DETECTION&index=alt&codom2nd_wet=KB#resultrecs, source : TERMIUM, consulté le 20 mai 2019.] | ||
Version du 16 juin 2019 à 20:36
Domaine
Mathématiques
Intelligence artificielle
Définition
Algorithme d'apprentissage typiquement non supervié qui passe au crible un ensemble d'évènements ou d'objets et signale certains d'entre eux comme étant inhabituels ou atypiques.
Français
détection des anomalies
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 anomalie, consulté le 17 mai 2910.
Anglais
anomaly detection
Contributeurs: Jacques Barolet, Julie Roy, Patrick Drouin, wiki
