🏠 Accueil
Benchmarks
📊 Tous les Benchmarks 🦖 Dinosaure v1 🦖 Dinosaure v2 ✅ To-Do List Apps 🎨 Pages Libres 🎯 FSACB - Showcase 🌍 Traduction
Modèles
🏆 Top 10 Modèles 🆓 Modèles Gratuits 📋 Tous les Modèles ⚙️ Modes Kilo Code
Ressources
💬 Prompts IA 📖 Glossaire IA 🔗 Liens Utiles

Glossaire IA

Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle

242
catégories
3 353
sous-catégories
40 780
termes
📖
termes

IQR Method

Technique non paramétrique identifiant les valeurs aberrantes comme celles situées en dehors de 1.5 fois l'écart interquartile au-dessus du troisième quartile ou en dessous du premier.

📖
termes

Test de Grubbs

Test statistique d'hypothèse identifiant les outliers univariés en supposant une distribution normale et testant si la valeur extrême est significativement différente.

📖
termes

Connectivity-Based Outlier Factor

Mesure basée sur la connectivité des k-plus proches voisins évaluant le degré d'isolement d'un point par rapport à la structure globale du graphe de voisinage.

📖
termes

Angle-Based Outlier Detection

Méthode exploitant les propriétés angulaires entre les points dans l'espace de données, où les anomalies présentent des variances angulaires plus faibles que les points normaux.

📖
termes

Histogram-Based Outlier Score

Approche basée sur l'histogramme multidimensionnel évaluant la rareté d'une observation en fonction de la fréquence des cellules histogrammiques qu'elle occupe.

📖
termes

k-NN Outlier Detection

Méthode utilisant la distance aux k-plus proches voisins comme score d'anomalie, où les points ayant les distances moyennes les plus élevées sont considérés comme aberrants.

📖
termes

Subspace Outlier Detection

Technique identifiant les anomalies dans différents sous-espaces de dimensions où elles peuvent être plus détectables que dans l'espace de dimensions complet.

📖
termes

Feature Bagging

Méthode d'ensemble créant multiple détecteurs sur différents sous-ensembles aléatoires de features, agrégeant leurs résultats pour améliorer la robustesse de la détection.

📖
termes

PCA Anomaly Detection

Utilisation de l'analyse en composantes principales pour détecter les anomalies comme des points ayant des scores de reconstruction élevés après projection sur les composantes principales.

🔍

Aucun résultat trouvé