Détection d'anomalie

La détection d'anomalies est une tâche de classification binaire visant à identifier des modèles inhabituels ou inattendus qui s'écartent considérablement de la majorité des données dans un ensemble de données. L'objectif de cette tâche est de découvrir ces valeurs aberrantes, qui peuvent représenter des erreurs, des fraudes ou d'autres types d'événements anormaux, et de les marquer pour une enquête ultérieure. La détection d'anomalies a une valeur d'application significative dans des domaines tels que le contrôle des risques financiers, la cybersécurité et le diagnostic médical.