Unsupervised Anomaly Detection With Specified 7

La détection non supervisée d'anomalies est une technique permettant d'identifier des modèles anormaux dans des données non étiquetées. Lorsque le taux d'anomalies est fixé à 10 %, cette méthode vise à détecter automatiquement les anomalies qui représentent 10 % du volume total de données. En ajustant les seuils et en optimisant les algorithmes, elle garantit la précision et la fiabilité des résultats de détection, jouant ainsi un rôle crucial dans des domaines tels que la vision par ordinateur, en renforçant la robustesse et la sécurité des systèmes.