Unsupervised Anomaly Detection With Specified

La détection non supervisée d'anomalies consiste en une technique permettant d'identifier des points de données qui s'écartent considérablement des modèles normaux au sein d'un jeu de données non étiqueté. Lorsque le ratio d'anomalies est fixé à 30 %, cette méthode vise à découvrir automatiquement 30 % des échantillons qui sont des anomalies dans les données, sans prédéfinir ce qui est normal ou anormal. Cette technologie présente une valeur d'application significative dans le domaine de la vision par ordinateur, améliorant efficacement la précision de la détection d'événements anormaux dans les images et les vidéos, et renforçant la robustesse et l'adaptabilité du système face aux anomalies inconnues.