La détection d’anomalies en cinq chapitres

Cette suite d’articles est une introduction à la détection d’anomalies. Les principaux enjeux, les difficultés d’un tel problème ainsi que ses spécificités techniques seront présentés au fil des écrits qui suivent. Cette série se terminera avec un exemple illustré de détection d’anomalies dans le domaine industriel que nous avons rencontré chez leanBI.

Source: www.dbta.com

Sommaire:

• Qu’est-ce que la détection d’anomalies ?
  « De l’identification du problème à sa caractérisation en passant par une définition formelle »
• Les 5 plus grandes difficultés de la détection d’anomalies
  « Données bruitées, évolution des anomalies, généralisation difficile, etc. »
• Les 3 différents types d’anomalies
  « Anomalies ponctuelles, contextuelles et collectives »
• Les 3 scénarios de détection d’anomalies
  « Détection supervisée, semi-supervisée et non-supervisée »
• Moteur rotatif, exemple de détection d’anomalies
  « Comment surveiller un moteur à partir de ses vibrations »

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