« Détection de nouveauté » : différence entre les versions


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== Définition ==
La détection de nouveauté est le repérage de données rares ou inhabituelles dans un ensemble de données. La plupart du temps, on repère ces données aberrantes (ou anomalies) parce qu’elles sont différentes du reste des données.


==en construction==
Les algorithmes de détection de nouveauté doivent parfois être réglés pour rechercher non pas des données inhabituelles isolées, mais plutôt des groupes d’informations inhabituelles.


== Définition ==
Cette technique, appelée « analyse par grappes », est couramment utilisée dans les algorithmes de fraude bancaire pour suivre les modèles d’activités suspectes.
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== Français ==
== Français ==
''' Détection de nouveauté''' <small> [terme proposé par Datafranca] </small>
''' détection de nouveauté''' <small> [terme proposé par Datafranca] </small>


== Anglais ==
== Anglais ==
''' Novelty Detection'''
'''novelty detection'''
 
As the name implies, novelty detection is the identification of novel, or unusual, data from within a dataset. Often, these outliers, also called anomalies, are discovered due to their differences from the rest of the data. Sometimes, however, novelty detection algorithms need to be tuned to look for not just single incidents of unusual data, but rather groups or bursts of unusual information. This alternative is called cluster analysis and is a common technique in bank fraud algorithms to track patterns of suspicious activity.
 
 
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[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/novelty-detectionSource : DeepAI.org ]


[[Catégorie:DeepAI.org]]
==Sources==


[https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/novelty-detection#:~:text=What%20is%20Novelty%20Detection%3F,the%20rest%20of%20the%20data.  Source : DeepAI.org ]


[[Catégorie:vocabulary]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Dernière version du 31 janvier 2024 à 09:58

Définition

La détection de nouveauté est le repérage de données rares ou inhabituelles dans un ensemble de données. La plupart du temps, on repère ces données aberrantes (ou anomalies) parce qu’elles sont différentes du reste des données.

Les algorithmes de détection de nouveauté doivent parfois être réglés pour rechercher non pas des données inhabituelles isolées, mais plutôt des groupes d’informations inhabituelles.

Cette technique, appelée « analyse par grappes », est couramment utilisée dans les algorithmes de fraude bancaire pour suivre les modèles d’activités suspectes.

Français

détection de nouveauté [terme proposé par Datafranca]

Anglais

novelty detection

Sources

Source : DeepAI.org