anomaly-detection

A biblioteca de código aberto da Cleanlab é o pacote de IA centrado em dados padrão para qualidade de dados e aprendizado de máquina com dados e rótulos reais e desordenados.

Um framework unificado para aprendizado de máquina com séries temporais

Uma biblioteca Python para detecção de anomalias em dados tabulares, séries temporais, grafos, texto, imagem e áudio. Mais de 60 detectores, orquestração ADEngine baseada em benchmarks e um fluxo de trabalho agente para agentes de IA.

Plataforma AutoML low-code de código aberto para Python. PyCaret 4.0: motor nativo sklearn + painel de controle em React.

Uma biblioteca Python para previsão e detecção de anomalias em séries temporais de forma intuitiva.

Livros, artigos, vídeos e toolboxes relacionados à detecção de anomalias. Última atualização no final de 2025 para trabalhos com LLM e VLM!

Uma biblioteca de detecção de anomalias que inclui algoritmos de ponta e recursos como gerenciamento de experimentos, otimização de hiperparâmetros e inferência na borda (edge).

STUMPY é uma biblioteca Python poderosa e escalável para análise moderna de séries temporais.

TimeGPT-1: Modelo de fundação de séries temporais pré-treinado pronto para produção para previsão e detecção de anomalias. Transformer generativo pré-treinado para séries temporais treinado em mais de 100 bilhões de pontos de dados. É capaz de prever com precisão vários domínios, como varejo, eletricidade, finanças e IoT com apenas algumas linhas de código.

Lista de artigos e conjuntos de dados para detecção industrial de anomalias/defeitos em imagens (em atualização).

Lista de ferramentas e conjuntos de dados para detecção de anomalias em dados de séries temporais.

Uma grande coleção de datasets de logs de sistema para análise de logs orientada por IA [ISSRE'23]

Tutoriais em Jupyter Notebook sobre como resolver problemas do mundo real com Machine Learning e Deep Learning usando PyTorch. Tópicos: Detecção facial com Detectron 2, Detecção de anomalias em séries temporais com LSTM Autoencoders, Detecção de objetos com YOLO v5, Construa sua primeira rede neural, Previsão de séries temporais para casos diários de coronavírus, Análise de sentimento com BERT.

A coleção de modelos de IA pré-treinados de última geração para o ailia SDK

Biblioteca PyTorch de deep learning para previsão de séries temporais, classificação e detecção de anomalias (originalmente para previsão de inundações).

Uma biblioteca de alto nível para machine learning e deep learning para a linguagem PHP.

Um kit de ferramentas/biblioteca Python para aprendizado de máquina/profundo e mineração de dados centrados na realidade em séries temporais parcialmente observadas, com mais de 50 modelos de redes neurais SOTA para tarefas de análise científica (imputação, classificação, agrupamento, previsão, detecção de anomalias, limpeza) em séries temporais multivariadas industriais irregularmente amostradas com valores ausentes NaN.

Um kit de ferramentas de aprendizado de máquina para análise de logs [ICSE'19, DSN'16]

Uma lista curada de artigos e recursos sobre detecção de fraudes, anomalias e outliers baseada em grafos e Transformers.

Compilação de materiais de estudo sobre AIOps; contribuições para completar este repositório são bem-vindas.

Uma biblioteca Python para detecção de outliers em grafos (detecção de anomalias)

Um kit de ferramentas de aprendizado de máquina para detecção de anomalias baseada em logs [ISSRE'16]

Biblioteca de detecção de anomalias em séries temporais não supervisionada.

Aplicativo de alerta e relatório do Kibana para Elasticsearch

Biblioteca de detecção e correlação de anomalias

Um kit de ferramentas Python para detecção de anomalias baseada em regras/não supervisionada em séries temporais

Um framework para usar LSTMs na detecção de anomalias em dados de séries temporais multivariadas. Inclui dados de anomalias de espaçonaves e experimentos das missões Mars Science Laboratory e SMAP.

Uma lista incrível (Awesome List) dos artigos e códigos mais recentes sobre séries temporais das principais conferências de IA.

Benchmarking de Detecção Generalizada Fora de Distribuição (Out-of-Distribution)

Resumo de trabalhos sobre séries temporais nas principais conferências de CS (NIPS, ICML, ICLR, KDD, AAAI, WWW, IJCAI, CIKM, ICDM, ICDE, etc.)