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Détection d'anomalies en temps réel sur des flux de données massifs

Librairie Eyrolles - Paris 5e
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Détection d'anomalies en temps réel sur des flux de données massifs

Détection d'anomalies en temps réel sur des flux de données massifs

Parution le 01/06/2020

Résumé

La détection en temps réel des anomalies des flux massifs de données est l'un des sujets de recherche importants de nos jours, car la plupart des données mondiales sont générées dans des processus temporels continus. Elle aborde divers problèmes dans de nombreux domaines tels que la santé, l'éducation, les finances, le gouvernement, etc. Dans ce travail, nous proposons une amélioration de cette approche mise en oeuvre dans les modèles de prévision HW et TDHW. L'algorithme génétique (GA) est appliqué pour optimiser périodiquement les paramètres de lissage HW et TDHW, en plus des deux paramètres à fenêtre glissante qui améliorent la mesure MASE de Hyndman de la déviation et la valeur du paramètre seuil qui définit l'intervalle de confiance d'absence d'anomalie. Nous proposons également une nouvelle fonction d'optimisation basée sur les ensembles de données d'entraînement d'entrée avec les intervalles d'anomalie annotés pour détecter les bonnes anomalies et réduire le nombre de fausses anomalies.

Caractéristiques techniques du livre "Détection d'anomalies en temps réel sur des flux de données massifs"

  PAPIER
Éditeur(s) Editions universitaires européennes
Parution 01/06/2020
Couverture Broché
Poids 188g
EAN13 9786139567140

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