anomaly-detection

Cleanlab की ओपन-सोर्स लाइब्रेरी डेटा क्वालिटी और मशीन लर्निंग के लिए स्टैंडर्ड डेटा-सेंट्रिक AI पैकेज है।

टाइम सीरीज़ के साथ मशीन लर्निंग के लिए एक एकीकृत फ्रेमवर्क

tabular, time series, graph, text, image और audio डेटा में विसंगति का पता लगाने (anomaly detection) के लिए एक Python लाइब्रेरी। 60+ डिटेक्टर्स, बेंचमार्क-समर्थित ADEngine ऑर्केस्ट्रेशन, और AI एजेंटों के लिए एक एजेंटिक वर्कफ़्लो।

Python के लिए ओपन-सोर्स, लो-कोड AutoML प्लेटफ़ॉर्म। PyCaret 4.0: sklearn-native इंजन + React कंट्रोल प्लेन।

टाइम सीरीज़ पर यूज़र-फ्रेंडली फोरकास्टिंग और एनोमली डिटेक्शन के लिए एक Python लाइब्रेरी।

विसंगति का पता लगाने (anomaly detection) से संबंधित पुस्तकें, शोध पत्र, वीडियो और टूलबॉक्स। LLM और VLM कार्यों के लिए 2025 के अंत में अंतिम अपडेट!

एक एनोमली डिटेक्शन लाइब्रेरी जिसमें अत्याधुनिक एल्गोरिदम और एक्सपेरिमेंट मैनेजमेंट, हाइपर-पैरामीटर ऑप्टिमाइजेशन और एज इन्फेरेंस जैसी विशेषताएं शामिल हैं।

STUMPY आधुनिक समय श्रृंखला विश्लेषण के लिए एक शक्तिशाली और स्केलेबल Python लाइब्रेरी है

TimeGPT-1: पूर्वानुमान और विसंगति का पता लगाने के लिए उत्पादन-तैयार पूर्व-प्रशिक्षित टाइम सीरीज़ फाउंडेशन मॉडल। 100B से अधिक डेटा बिंदुओं पर प्रशिक्षित टाइम सीरीज़ के लिए जेनरेटिव प्रीट्रेनड ट्रांसफॉर्मर। यह केवल कुछ पंक्तियों के कोड के साथ खुदरा, बिजली, वित्त और IoT जैसे विभिन्न डोमेन की सटीक भविष्यवाणी करने में सक्षम है 🚀।

औद्योगिक छवि विसंगति/दोष का पता लगाने के लिए पेपर सूची और डेटासेट (अपडेट हो रहा है)।

समय-श्रृंखला डेटा पर विसंगति का पता लगाने के लिए टूल और डेटासेट की सूची।

AI-संचालित लॉग एनालिटिक्स के लिए सिस्टम लॉग डेटासेट का एक बड़ा संग्रह [ISSRE'23]

PyTorch का उपयोग करके मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के साथ वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने पर Jupyter Notebook ट्यूटोरियल। विषय: Detectron 2 के साथ चेहरा पहचान, LSTM ऑटोएन्कोडर के साथ टाइम सीरीज़ विसंगति पहचान, YOLO v5 के साथ ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, अपना पहला न्यूरल नेटवर्क बनाएं, कोरोनावायरस दैनिक मामलों के लिए टाइम सीरीज़ पूर्वानुमान, BERT के साथ सेंटीमेंट विश्लेषण

ailia SDK के लिए प्री-ट्रेन किए गए, अत्याधुनिक AI मॉडल का संग्रह

टाइम सीरीज़ फ़ोरकास्टिंग, वर्गीकरण और विसंगति का पता लगाने के लिए डीप लर्निंग PyTorch लाइब्रेरी (मूल रूप से बाढ़ पूर्वानुमान के लिए)।

PHP भाषा के लिए एक उच्च-स्तरीय मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग लाइब्रेरी।

अपूर्ण औद्योगिक अनियमित रूप से नमूना लिए गए बहुभिन्नरूपी TS (मल्टीवेरिएंत टाइम सीरीज़) पर वैज्ञानिक विश्लेषण कार्यों के लिए 50+ SOTA न्यूरल नेटवर्क मॉडल के साथ वास्तविकता-केंद्रित मशीन/डीप लर्निंग और डेटा माइनिंग के लिए एक Python टूलकिट/लाइब्रेरी।

लॉग पार्सिंग के लिए एक मशीन लर्निंग टूलकिट [ICSE'19, DSN'16]

ग्राफ/ट्रांसफॉर्मर-आधारित धोखाधड़ी, विसंगति और आउटलेयर डिटेक्शन पेपर और संसाधनों की एक क्यूरेटेड सूची

AIOps लर्निंग सामग्री का संग्रह, इस रिपॉजिटरी को पूरा करने में सहयोग करने और स्टार देने के लिए स्वागत है

ग्राफ आउटलेयर डिटेक्शन (विसंगति का पता लगाने) के लिए एक Python लाइब्रेरी

लॉग-आधारित विसंगति का पता लगाने (anomaly detection) के लिए एक मशीन लर्निंग टूलकिट [ISSRE'16]

अनसुपरवाइज्ड टाइम सीरीज एनोमली डिटेक्शन लाइब्रेरी

Elasticsearch के लिए Kibana अलर्ट और रिपोर्ट ऐप

विसंगति का पता लगाने और सहसंबंध (Anomaly Detection and Correlation) लाइब्रेरी

समय श्रृंखला में नियम-आधारित/अनसुपरवाइज्ड एनोमली डिटेक्शन के लिए एक Python टूलकिट

मल्टीवेरिएट टाइम सीरीज़ डेटा में विसंगतियों का पता लगाने के लिए LSTM का उपयोग करने का एक फ्रेमवर्क। इसमें मार्स साइंस लेबोरेटरी और SMAP मिशनों के अंतरिक्ष यान विसंगति डेटा और प्रयोग शामिल हैं।

शीर्ष AI वेन्यू से नवीनतम टाइम सीरीज पेपर और कोड की एक शानदार सूची।

Generalized Out-of-Distribution Detection की बेंचमार्किंग।

CS के शीर्ष सम्मेलनों (NIPS, ICML, ICLR, KDD, AAAI, WWW, IJCAI, CIKM, ICDM, ICDE, आदि) में टाइम-सीरीज़ कार्य सारांश