Détection d'anomalies non supervisée avec paramètres spécifiés -- 0,1% d'anomalie

La détection non supervisée des anomalies est une technique permettant d'identifier des modèles anormaux dans des données non étiquetées, où le taux d'anomalies est fixé à 0,1 %. Cette méthode vise à détecter automatiquement les points de données qui s'écartent de la plage normale en apprenant les caractéristiques de distribution des données normales, ce qui permet une reconnaissance efficace des événements anormaux rares. Sa valeur d'application réside dans sa capacité à être largement utilisée dans la surveillance industrielle, la cybersécurité, le diagnostic médical et d'autres domaines, renforçant ainsi la robustesse et la sécurité des systèmes.