Comment détecter une anomalie lorsque les données sont peu étiquetées ?

Réponse rapide

Avec peu de labels, on apprend surtout le comportement normal, combine règles physiques et scores statistiques, puis valide les alertes par revue ciblée, essais de défauts et suivi des faux positifs.

Apprendre

Nettoyez données, séparez épisodes et caractérisez modes et capteurs avant d’ajuster un modèle. Un jeu supposé normal peut déjà contenir des pannes silencieuses.

Compléter

Ajoutez contraintes physiques, redondance, tests injectés, simulation et annotation active des alertes. Chaque source indique sa confiance et son domaine.

Valider

Mesurez délai, rappel estimé, fausses alertes et charge opérateur sur défauts connus et périodes futures. Limitez l’action automatique tant que la preuve est faible.

Sources et références

  1. [1] Robotics and Autonomous Systems — NIST

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