outlier-detection

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

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.

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

Liste von Tools und Datensätzen zur Anomalieerkennung bei Zeitreihendaten.

fastdup ist ein leistungsstarkes, kostenloses Tool zur schnellen Generierung wertvoller Erkenntnisse aus Bild- und Videodatensätzen. Es hilft, die Qualität von Bildern und Labels zu verbessern und gleichzeitig die Betriebskosten für Daten bei unvergleichlicher Skalierbarkeit erheblich zu senken.

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

:red_circle: MiniSom ist eine minimalistische Implementierung von Self-Organizing Maps

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

Benchmarking für generalisierte Out-of-Distribution-Erkennung

Offizielle Implementierung von "ADBench: Anomaly Detection Benchmark", NeurIPS 2022.

Ressourcen zu Out-of-Distribution-Erkennung, Robustheit und Generalisierung. Das Repository enthält eine kuratierte Liste von Arbeiten, Tutorials, Büchern, Videos, Artikeln und Open-Source-Bibliotheken etc.

ELKI Data Mining Toolkit

Luminaire ist ein Python-Paket, das ML-gestützte Lösungen zur Überwachung von Zeitreihendaten bereitstellt.

Deep-Learning-basierte Ausreißer-/Anomalieerkennung.