Novel class discovery in tabular data : an application to network fault diagnosis
Découverte de nouvelles classes dans les données tabulaires : une application au diagnostic de pannes des réseaux
Résumé
This thesis focuses on Novel Class Discovery (NCD) in the context of tabular data. The Novel Class Discovery problem consists in extracting knowledge from a labeled set of already known classes in order to more accurately partition an unlabeled set of new classes. Although NCD has recently received a lot of of attention from the community, it is generally addressed in computer vision problems and sometimes under unrealistic conditions. In particular, the number of novel classes is often assumed to be known in advance, and their labels are sometimes used to tune hyperparameters. Methods based on these assumptions are not applicable to realworld scenarios. Thus, in this thesis we focus on discovery resolution in tabular data when no a priori knowledge is available. The methods developed in the thesis are applied to a real-world case: automatic fault diagnosis in telecommunication networks, with a focus on fiber optic access networks. The aim is to achieve efficient fault management, particularly at the diagnosis stage when unknown faults (new classes) may appear.
Cette thèse porte sur la découverte de nouvelles classes dans le contexte de données tabulaires. Le problème de Novel Class Discovery (NCD) consiste à extraire d’un ensemble étiqueté de classes déjà connues des connaissances qui permettront de partitionner plus précisément un ensemble non étiqueté de nouvelles classes. Bien que le NCD ait récemment fait l’objet d’une grande attention de la part de la communauté, il est généralement résolu sur des problèmes de vision par ordinateur et parfois dans des conditions irréalistes. En particulier, le nombre de nouvelles classes est souvent supposé étant connu à l’avance, et leurs étiquettes sont parfois utilisées pour ajuster les hyperparamètres. Les méthodes qui reposent sur ces hypothèses ne sont pas applicables aux scénarios du monde réel. C’est pourquoi dans cette thèse nous nous concentrons sur la résolution de découverte dans les données tabulaires lorsqu’aucune connaissance a priori n’est disponible. Les méthodes développées au cours de la thèse sont appliquées à un cas réel : le diagnostic automatique des pannes dans les réseaux de télécommunication, spécifiquement les réseaux d’accès à fibre optique. Le but est d’avoir une gestion efficace des pannes, en particulier au stade du diagnostic lorsque des pannes inconnues (nouvelles classes) peuvent apparaitre.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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