Unsupervised Anomaly Detection With Specified 5

La détection non supervisée des anomalies est une technique permettant d’identifier des modèles anormaux dans des données non étiquetées, particulièrement adaptée aux scénarios où la proportion d’anomalies est extrêmement faible, comme 1 % d’anomalies. Cette méthode apprend les caractéristiques de distribution des données normales et détecte automatiquement les points de données qui s’écartent du modèle normal, sans nécessiter d’échantillons d’anomalies pré-étiquetés. Son objectif est d’améliorer la précision de la détection, de réduire les faux positifs et les faux négatifs, et elle est largement utilisée dans des domaines tels que la surveillance industrielle, la cybersécurité et le diagnostic médical, ce qui en fait une technologie d’application importante.