Un utilisateur de Reddit sur le forum r/MachineLearning a récemment soulevé une question pertinente concernant la classification d’un système de détection d’anomalies, interrogeant la communauté sur sa nature : apprentissage non supervisé ou semi-supervisé.
Le modèle en question est entraîné uniquement avec des données considérées comme « normales » ou « bénignes », sans utiliser d’étiquettes (labels) durant cette phase d’apprentissage. L’objectif est de modéliser précisément le comportement normal, plutôt que d’apprendre à distinguer directement entre différentes classes de données.
Cependant, la complexité apparaît lors de la phase d’évaluation. Un seuil de décision est sélectionné sur un ensemble de validation, avec pour critère la maximisation du score F1. Cette étape, qui utilise des données étiquetées pour optimiser une métrique de performance, introduit un élément de supervision après la phase d’entraînement initiale. La question demeure donc ouverte quant à la classification exacte de cette approche hybride.
Cette interrogation met en lumière les défis conceptuels et les subtilités inhérentes à la catégorisation des méthodes d’apprentissage automatique dans des contextes réels.
Source : Reddit r/MachineLearning