Bien sûr ! Imagine que tu es un super-héros des data scientists, et ton drone est ton fidèle sidekick qui te fournit des données en temps réel. Ton objectif est de détecter les anomalies dans ces données pour assurer que tout se passe comme prévu. Voici comment tu peux programmer un système de détection d’anomalies en Python, avec un ton fun et décontracté !
Étape 1 : Importer les bibliothèques nécessaires
« `python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import IsolationForest
import matplotlib.pyplot as plt
« `
Étape 2 : Simuler des données de drone
Pour commencer, générons des données de drone. Imaginons que notre drone capte des données comme la température, la vitesse, et l’altitude.
« `python
# Générer des données de drone
np.random.seed(42) # Pour des résultats reproductibles
# Données normales
normal_data = np.random.randn(1000, 3)
# Ajoutons quelques anomalies
anomalies = np.random.uniform(low=-4, high=4, size=(20, 3))
all_data = np.r_[normal_data, anomalies]
# Convertir en DataFrame pour une meilleure visualisation
df = pd.DataFrame(all_data, columns=[‘Température’, ‘Vitesse’, ‘Altitude’])
« `
Étape 3 : Visualiser les données
« `python
# Visualiser les données
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(df[‘Température’], df[‘Vitesse’], c=’blue’, alpha=0.5)
plt.xlabel(‘Température’)
plt.ylabel(‘Vitesse’)
plt.title(‘Données de drone’)
plt.show()
« `
Étape 4 : Détecter les anomalies avec Isolation Forest
Isolation Forest est un algorithme super cool pour détecter les anomalies. Il fonctionne un peu comme un détecteur de mensonges, il isole les points anormaux.
« `python
# Créer le modèle Isolation Forest
model = IsolationForest(contamination=0.02) # 2% des données sont des anomalies
# Entraîner le modèle
model.fit(df)
# Prédire les anomalies
df[‘Anomalie’] = model.predict(df)
« `
Étape 5 : Visualiser les anomalies
« `python
# Visualiser les anomalies
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(df[‘Température’], df[‘Vitesse’], c=df[‘Anomalie’], cmap=’viridis’, alpha=0.5)
plt.scatter(df[df[‘Anomalie’] == -1][‘Température’], df[df[‘Anomalie’] == -1][‘Vitesse’], color=’red’, s=100)
plt.xlabel(‘Température’)
plt.ylabel(‘Vitesse’)
plt.title(‘Détection d\’anomalies’)
plt.show()
« `
Étape 6 : Célébrer la victoire
Félicitations ! Tu as maintenant un système de détection d’anomalies pour les données de drone. Si tu veux aller plus loin, tu peux essayer d’autres algorithmes comme One-Class SVM ou DBSCAN. Mais pour l’instant, profite de ton super pouvoir de détecter les anomalies en temps réel !
Et n’oublie pas, la clé de tout bon système de détection d’anomalies, c’est de bien comprendre tes données. Alors, continue à explorer et à t’amuser avec tes drones ! 🚀🤖