Automatic detection of rare observations during production tests using statistical models
Notice bibliographique
Résumé
Engines are verified through production tests before delivering them to customers. During those tests, lot of measures are taken on different parts of the engine, considering multiple physical parameters. Unexpected measures can be observed. For this very reason, it is important to assess if these unusual observations are statistically significant. However, anomaly detection is a difficult problem in unsupervised learning. The obvious reason is that, unlike supervised classification, there is no ground truth against which we could evaluate results. Therefore, we propose a methodology based on two independent statistical algorithms to double check our results. One approach is the Isolation Forest (IF) model which is specific to anomaly detection and able to handle a large number of variables. The goal of the algorithm is to find rare items, events or observations which raise suspicions by differing significantly from the majority of the data and, at the same time, it discriminates non-informative variables to improve. One main issue of IF is its lack of interpretability. Within this scope, we extend the shapley values, interpretation indicators, to the unsupervised context to interpret the model outputs. The second approach is the Self-Organizing Map (SOM) model which has nice properties for data mining by providing both clustering and visual representation. The performance of the method and its interpretability depends on the chosen subset of variables. In this respect, we first implement a sparse-weighted K-means to reduce the input space, allowing the SOM to give an interpretable discretized representation. We apply the two methodologies on data on aircraft engines measurements. Both approaches show similar results which are easily interpretable and exploitable by the experts.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».