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EtablissementUniversité de Batna 2 - Mustafa Ben Boulaid
AffiliationDépartement de l'Informatique
AuteurLOUAFI, Wafa
Directeur de thèseTITOUNA , Faiza (Maitre de conférence)
FilièreInformatique
DiplômeDoctorat
TitreMachine-Learning pour la détection d’anomalies
Mots clésApprentissage, détection anomalie, approche probabiliste, intelligence artificielle
RésuméLa détection d’anomalies est un problème important qui a été étudié dans divers domaines de recherche pour une variété d’applications. La détection d’un comportement anormal peut être considérée comme un problème de classification, où les fonctions sont utilisées pour construire un classifieur qui décide si un point de données est normal ou anormal. Le type de technique de détection d’anomalie approprié à utiliser, dépend du domaine de recherche, les caractéristiques du problème et le domaine d’application. Les caractéristiques spécifiques d’un problème de détection d’anomalie sont déterminées par plusieurs facteurs. Les plus importants pour n’importe quelle technique de détection d’anomalie sont la nature des données en entrée et en sortie, le type d’anomalie et la disponibilité de données indexées. Machine Learning est une discipline scientifique issue de l’intelligence artificielle. Son objectif majeur est de permettre à une machine d’apprendre à partir d’un ensemble de données et de s’adapter à de nouvelles informations. Donc, Machine Learning utilise des techniques basées sur la construction d’un modèle à partir de données et un ensemble de caractéristiques afin de faire des prédictions. Le problème de détection d’anomalies est présent dans notre vie quotidienne et devient primordial de le prendre en considération. On rencontre les anomalies dans différents types de données entre autres nous citons, les cartes de crédits qui représentent un terrain de fraude dangereux, les ordinateurs sont des machines qui sont attaqués quotidiennement par des virus d’où la détection d’intrusion et son recouvrement s’avère important et nécessite une remédiation.
StatutValidé
format unimarc