Cours:BUTiot TNS : Différence entre versions
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* A partir d'un ensemble de données d'entrainement, mettre en place un classifieur permettant de détecter des anomalies sur ce réseau | * A partir d'un ensemble de données d'entrainement, mettre en place un classifieur permettant de détecter des anomalies sur ce réseau | ||
| − | === | + | === Lecture des données d'entrainement et apprentissage === |
* Source des données : https://www.kaggle.com/datasets/rishitdagli/anomaly-detection-sample-dataset | * Source des données : https://www.kaggle.com/datasets/rishitdagli/anomaly-detection-sample-dataset | ||
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| + | === Classification temps réel === | ||
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| + | * Données publiées sur le broker habituel : | ||
| + | ** <code>data/latence</code> en ms | ||
| + | ** <code>data/debit<code> en mb/s | ||
| + | ** <code>gt</code> = ''ground truth'' (vérité terrain) : est-ce une anomalie ? | ||
Version du 5 février 2024 à 14:17
Classification multivariée temps réel
Le travail de cette étape va consister à
- lire des données temps réel caractérisant l'état d'un réseau (latence et débit)
- A partir d'un ensemble de données d'entrainement, mettre en place un classifieur permettant de détecter des anomalies sur ce réseau
Lecture des données d'entrainement et apprentissage
- Source des données : https://www.kaggle.com/datasets/rishitdagli/anomaly-detection-sample-dataset
Classification temps réel
- Données publiées sur le broker habituel :
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data/latenceen ms -
data/debit<code> en mb/s - <code>gt = ground truth (vérité terrain) : est-ce une anomalie ?
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