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Detection d-anomalies - Outlier detection

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Cette formation est disponible dans les centres de formation suivants:
  • 69 - Lyon 2e
Cette formation peut être dispensée dans votre entreprise dans les localités suivantes :
  • 01 - Ain
  • 03 - Allier
  • 07 - Ardèche
  • 15 - Cantal
  • 26 - Drôme
  • 38 - Isère
  • 42 - Loire
  • 43 - Haute-Loire
  • 63 - Puy-de-Dôme
  • 69 - Rhône
  • 73 - Savoie
  • 74 - Haute-Savoie

Objectifs

Approfondir la connaissance de la détection d'anomalies dans un contexte de données numériques et/ou fonctionnelles à l'aide de méthodes principalement non-supervisées

Programme

Introduction

  • Qu'est-ce qu'une anomalie ? une valeur influente ? une valeur extrême ?

  • Les différentes motivations à la détection d'anomalies

  • La notion de robustesse
Les méthodes univariées


  • La règle du k-sigma et test de Grubbs

  • Règles du boxplot

  • Tests en fonction de la distribution
Les méthodes multivariées - généralités


  • Les grandes approches dans la détection d'anomalies

  • Évaluation des méthodes

    • Caractéristiques souhaitées

    • Métriques

    • Contributeurs ou signature des défauts


Les méthodes multivariées basées sur un modèle probabiliste


  • T2 de Hotelling, la distance de Mahalanobis et sa version robuste

  • Notion de profondeur et notion d'angles
Les méthodes multivariées basées sur la détermination d'un sous-espace


  • L'ACP et sa version robuste

  • Les réseaux de neurones
Les méthodes multivariées basées sur la notion de proximité


  • La classification non supervisée

  • Le LOF basé sur la densité
Les méthodes pour des données fonctionnelles


  • Introduction au contexte de données fonctionnelles

  • L'analyse de données fonctionnelles

    • Méthode de lissage

      • Spline cubique

      • Polynômes locaux



    • Réduction de dimension

      • Grandeurs statistiques (moyenne…)

      • Décomposition en coefficients d'ondelettes





  • Méthodes de détection d'anomalies dans un contexte univarié

  • Méthodes de détection d'anomalies dans un contexte multivarié
Les méthodes pour des données en HDLSS (grande dimension, faible taille d'échantillonnage)


  • Présentation des challenges induits par ce contexte

  • Les principales méthodes

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