anomaly-detection

Cleanlabs Open-Source-Bibliothek ist das datenzentrierte Standard-AI-Paket für Datenqualität und maschinelles Lernen mit unvollständigen, realen Daten und Labels.

Ein einheitliches Framework für Machine Learning mit Zeitreihen

Eine Python-Bibliothek zur Anomalieerkennung in tabellarischen, Zeitreihen-, Graph-, Text-, Bild- und Audiodaten. Über 60 Detektoren, Benchmark-gestützte ADEngine-Orchestrierung und ein agentischer Workflow für KI-Agenten.

Open-Source-Low-Code-AutoML-Plattform für Python. PyCaret 4.0: sklearn-natives Engine + React Control Plane.

Eine Python-Bibliothek für benutzerfreundliche Prognosen und Anomalieerkennung in Zeitreihen.

Bücher, Arbeiten, Videos und Toolkits rund um Anomalieerkennung. Letztes Update Ende 2025 für LLM- und VLM-Arbeiten!

Eine Anomalieerkennungsbibliothek mit modernen Algorithmen und Funktionen wie Experimentverwaltung, Hyperparameter-Optimierung und Edge-Inferenz.

STUMPY ist eine leistungsstarke und skalierbare Python-Bibliothek für die moderne Zeitreihenanalyse

TimeGPT-1: Ein produktionsbereites, vortrainiertes Time Series Foundation Model für Vorhersagen und Anomalieerkennung. Ein generativer, vortrainierter Transformer für Zeitreihen, trainiert auf über 100 Milliarden Datenpunkten. Ermöglicht präzise Vorhersagen in Bereichen wie Einzelhandel, Strom, Finanzen und IoT mit nur wenigen Zeilen Code 🚀.

Publikationsliste und Datensätze für industrielle Bild-Anomalie- und Defekterkennung (wird laufend aktualisiert).

Liste von Tools und Datensätzen zur Anomalieerkennung bei Zeitreihendaten.

Eine große Sammlung von Systemprotokoll-Datensätzen für KIgestützte Protokollanalysen [ISSRE'23]

Jupyter Notebook-Tutorials zum Lösen realer Probleme mit Machine Learning & Deep Learning unter Verwendung von PyTorch. Themen: Gesichtserkennung mit Detectron 2, Zeitreihen-Anomalieerkennung mit LSTM Autoencoders, Objekterkennung mit YOLO v5, Erstellung Ihres ersten neuronalen Netzwerks, Zeitreihenvorhersage für tägliche Coronavirus-Fälle, Sentiment-Analyse mit BERT

Eine Sammlung vortrainierter, modernster KI-Modelle für das ailia SDK

Deep-Learning-PyTorch-Bibliothek für Zeitreihenvorhersage, Klassifizierung und Anomalieerkennung (ursprünglich für Hochwasservorhersagen).

Eine High-Level-Bibliothek für maschinelles Lernen und Deep Learning für die Programmiersprache PHP.

Ein Python-Toolkit/eine Bibliothek für realitätszentriertes Machine/Deep Learning & Data Mining auf teilweise beobachteten Zeitreihen, mit über 50 SOTA-Neuronalen-Netzwerk-Modellen für wissenschaftliche Analyseaufgaben (Imputation, Klassifikation, Clustering, Vorhersage, Anomalieerkennung, Bereinigung) bei unvollständigen, industriellen, unregelmäßig abgetasteten multivariaten Zeitreihen mit NaN-Fehlwerten

Ein Machine-Learning-Toolkit für das Log-Parsing [ICSE'19, DSN'16]

Eine kuratierte Liste von Arbeiten und Ressourcen zur graph- und transformerbasierten Betrugs-, Anomalie- und Ausreißererkennung

Sammlung von AIOps-Lernmaterialien. Willkommen beim Vervollständigen dieses Repositories und Stern vergeben.

Eine Python-Bibliothek zur Erkennung von Ausreißern in Graphen (Anomalieerkennung)

Ein Machine-Learning-Toolkit zur protokollbasierten Anomalieerkennung [ISSRE'16]

Bibliothek zur unüberwachten Anomalieerkennung in Zeitreihen

Kibana Alert & Report App für Elasticsearch

Bibliothek zur Anomalieerkennung und -korrelation

Ein Python-Toolkit für regelbasierte/unüberwachte Anomalieerkennung in Zeitreihen

Ein Framework zur Verwendung von LSTMs zur Erkennung von Anomalien in multivariaten Zeitreihendaten. Enthält Raumfahrzeug-Anomaliedaten und Experimente der Missionen Mars Science Laboratory und SMAP.

Eine Awesome List der neuesten Time-Series-Papers und des Codes von führenden KI-Konferenzen.

Benchmarking für generalisierte Out-of-Distribution-Erkennung

Zusammenfassung von Zeitreihen-Arbeiten auf Top-CS-Konferenzen (NIPS, ICML, ICLR, KDD, AAAI, WWW, IJCAI, CIKM, ICDM, ICDE etc.)