Analyse de processus métier pour la détection d'anomalies : approche non-supervisée appliquée au secteur de l'assurance

Autor:	Lutz, Michel, Levorato, Vincent
Přispěvatelé:	Lutz, Michel, Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes (LIMOS), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'informatique et des systèmes complexes (LAISC), École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL), Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne (ENSM ST-ETIENNE)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), École Pratique des Hautes Études (EPHE)
Jazyk:	francouzština
Rok vydání:	2016
Předmět:	[STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML] ComputingMilieux_MISCELLANEOUS [STAT.ML] Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML]
Zdroj:	AAFD et SFC'16 : Conférence Internationale Francophone sur la Science des Données AAFD et SFC'16 : Conférence Internationale Francophone sur la Science des Données, May 2016, Grenoble, France
Popis:	International audience
Databáze:	OpenAIRE
Externí odkaz:	https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::116c7b804b1961e0ea969c960c93fcd2 https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02093414 Zobrazit plný text záznamu