« Détection d'anomalies » : différence entre les versions
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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 > | |||
[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.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.] | ||
[[Utilisateur:Patrickdrouin | Source : Termino ]] | |||
Version du 17 juin 2019 à 14:35
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
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 anomalie, consulté le 17 mai 2910.
Contributeurs: Jacques Barolet, Julie Roy, Patrick Drouin, wiki
