Présentation de la détection d'anomalies

La détection d'anomalies est une technique d'exploration des données qui permet d'identifier les écarts de données dans un ensemble de données. Par exemple, si le taux de retour d'un produit donné augmente considérablement par rapport au taux de référence pour ce produit, cela peut indiquer un défaut ou une fraude potentielle. La détection d'anomalies permet de détecter des incidents critiques, tels que des problèmes techniques, ou des opportunités, comme des changements de comportement des consommateurs.

L'un des défis de la détection d'anomalies consiste à déterminer ce qui est considéré comme des données anormales. Si vous avez étiqueté des données qui identifient des anomalies, vous pouvez effectuer la détection d'anomalies à l'aide de la fonction ML.PREDICT avec l'un des modèles de machine learning supervisé suivants :

Si vous ne savez pas ce qui compte comme des données anormales ou si vous n'avez pas de données étiquetées sur lesquelles entraîner un modèle, vous pouvez utiliser le machine learning non supervisé pour détecter les anomalies. Utilisez la fonction ML.DETECT_ANOMALIES avec l'un des modèles suivants pour détecter les anomalies dans les données d'entraînement ou les nouvelles données de service :

Type de données Types de modèles Fonction ML.DETECT_ANOMALIES
Séries temporelles ARIMA_PLUS Détecter les anomalies dans la série temporelle.
ARIMA_PLUS_XREG Détecter les anomalies dans les séries temporelles à l'aide de régresseurs externes.
Variables indépendantes et identiquement distribuées (IID) K-moyennes Détecter les anomalies en fonction de la distance la plus courte parmi les distances normalisées des données d'entrée vers chaque centroïde du cluster. Pour obtenir la définition des distances normalisées, consultez la sortie du modèle en k-moyennes pour la fonction ML.DETECT_ANOMALIES.
Auto-encodeur Détecter les anomalies basées sur la perte de reconstruction en termes d'erreur quadratique moyenne. Pour en savoir plus, consultez ML.RECONSTRUCTION_LOSS La fonction ML.RECONSTRUCTION_LOSS peut récupérer tous les types de pertes de reconstruction.
ACP Détecter les anomalies basées sur la perte de reconstruction en termes d'erreur quadratique moyenne.

En utilisant les paramètres par défaut dans les instructions CREATE MODEL et les fonctions d'inférence, vous pouvez créer et utiliser un modèle de détection des anomalies même sans grandes connaissances en ML. Toutefois, des connaissances de base sur le développement du ML vous aideront à optimiser à la fois vos données et votre modèle pour obtenir de meilleurs résultats. Nous vous recommandons d'utiliser les ressources suivantes pour vous familiariser avec les techniques et les processus de ML :