outlier-detection

Cleanlab의 오픈소스 라이브러리는 지저분한 실제 데이터와 라벨을 다루는 데이터 중심 AI 패키지의 표준입니다.

표, 시계열, 그래프, 텍스트, 이미지, 오디오 데이터 전반에서 이상치를 탐지하기 위한 Python 라이브러리. 60개 이상의 탐지기, 벤치마크 기반 ADEngine 오케스트레이션, AI 에이전트를 위한 에이전틱 워크플로를 제공합니다.

이상 탐지 관련 도서, 논문, 비디오, 툴박스. LLM 및 VLM 연구를 반영하여 2025년 말에 마지막으로 업데이트되었습니다!

시계열 데이터 이상 탐지를 위한 도구 및 데이터셋 목록

fastdup은 이미지 및 비디오 데이터셋에서 유용한 인사이트를 빠르게 도출하도록 설계된 강력하고 무료인 도구입니다. 탁월한 확장성을 바탕으로 데이터 운영 비용을 대폭 절감하면서 이미지와 레이블의 품질을 모두 향상시키는 데 도움을 줍니다.

Graph 및 Transformer 기반 사기, 이상 징후, 특이값 탐지 관련 논문 및 리소스 모음

:red_circle: MiniSom은 자기 조직화 지도(Self Organizing Maps)의 미니멀한 구현입니다.

그래프 이상치 탐지(Anomaly Detection)를 위한 Python 라이브러리

일반화된 분포 외(OOD) 탐지 벤치마킹

"ADBench: Anomaly Detection Benchmark" (NeurIPS 2022) 공식 구현체

OOD(Out-of-distribution) 탐지, 강건성 및 일반화 리소스. 논문, 튜토리얼, 도서, 비디오, 기사 및 오픈소스 라이브러리 등의 선별된 목록을 포함합니다.

ELKI 데이터 마이닝 툴킷

Luminaire는 시계열 데이터 모니터링을 위한 머신러닝 기반 솔루션을 제공하는 파이썬 패키지입니다.

딥러닝 기반의 이상치 및 이상 탐지