outlier-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.

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.

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

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

fastdup é uma ferramenta gratuita e poderosa projetada para gerar rapidamente insights valiosos a partir de conjuntos de dados de imagem e vídeo. Ajuda a melhorar a qualidade de imagens e rótulos, reduzindo significativamente os custos de operação de dados com escalabilidade inigualável.

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

MiniSom é uma implementação minimalista de Self-Organizing Maps.

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

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

Implementação oficial de "ADBench: Anomaly Detection Benchmark", NeurIPS 2022.

Recursos de detecção fora de distribuição (OOD), robustez e generalização. O repositório contém uma lista com curadoria de artigos, tutoriais, livros, vídeos, artigos e bibliotecas de código aberto, etc.

Kit de ferramentas de mineração de dados ELKI

Luminaire é um pacote Python que fornece soluções baseadas em ML para monitoramento de dados de séries temporais.

Detecção de outliers e anomalias baseada em deep learning