outlier-detection

Cleanlabのオープンソースライブラリは、実世界のノイズの多いデータとラベルに対応した、データ品質および機械学習のための標準的なデータ中心AIパッケージです。

表形式、時系列、グラフ、テキスト、画像、音声データにわたる異常検知のためのPythonライブラリ。60以上の検出器、ベンチマーク裏付けのADEngineオーケストレーション、AIエージェント向けのエージェンティックワークフローを提供。

異常検知関連の書籍、論文、動画、ツールボックス。LLMおよびVLM関連の最新情報は2025年後半まで！

時系列データの異常検知向けツールとデータセットのリスト。

fastdupは、画像およびビデオデータセットから価値のあるインサイトを迅速に生成するために設計された、強力な無料のツールです。比類のない拡張性を備えながら、データ運用コストを大幅に削減しつつ、画像とラベルの両方の品質を向上させます。

グラフ／Transformerベースの不正検知、異常検知、外れ値検知に関する論文とリソースの厳選リスト

:red_circle: MiniSom は自己組織化マップ（SOM）のミニマルな実装です。

グラフの外れ値検出（異常検知）のためのPythonライブラリ

一般化された Out-of-Distribution 検出のベンチマーク

「ADBench: Anomaly Detection Benchmark」(NeurIPS 2022)の公式実装

OOD（分布外）検出、堅牢性、汎化に関するリソース。論文、チュートリアル、書籍、ビデオ、記事、オープンソースライブラリなどの厳選されたリストが含まれています。

ELKI データマイニングツールキット

Luminaireは、時系列データの監視に向けて機械学習を活用したソリューションを提供するPythonパッケージです。

ディープラーニングベースの外れ値・異常値検知