Time Series Anomaly Detection

La détection d'anomalies dans les séries temporelles consiste à identifier des points de données ou des sous-séquences qui s'écartent considérablement des modèles normaux au sein des données temporelles. Son objectif est de détecter rapidement les comportements anormaux en analysant les données historiques, permettant ainsi des alertes précoces et des interventions. Cette technologie a une valeur d'application importante dans des domaines tels que le contrôle des risques financiers, la maintenance des équipements industriels et la surveillance de la cybersécurité, améliorant efficacement la stabilité et la sécurité des systèmes.