time-series-anomaly-detection

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。

PyTorchを使用した機械学習とディープラーニングによる現実世界の問題解決に関するJupyter Notebookチュートリアル。トピック：Detectron 2による顔検出、LSTMオートエンコーダーによる時系列異常検知、YOLO v5による物体検出、初めてのニューラルネットワーク構築、コロナウイルス日別感染者数の時系列予測、BERTによる感情分析

時系列の機械学習とディープラーニングのためのツールキット

[TPAMI 2024] 時系列解析のための GNN の素晴らしいリソース (GNN4TS)

MOMENT：時系列基礎モデルファミリー、ICML'24

PaddlePaddleベースの使いやすい深層時系列モデリング「Awesome Easy-to-Use Deep Time Series Modeling」。TSDataset、Analysis、Transform、Models、AutoTS、Ensembleなどの包括的な機能モジュールを備え、時系列予測、表現学習、異常検知などの多彩なタスクをサポート。SOTAの深層モデルを素早く追跡できるのが特徴。