anomaly-detection

Cleanlab 的開源庫是以資料為中心的 AI 標準套件，適用於處理混亂、真實世界的資料與標籤

統一的時間序列機器學習框架

一個 Python 函式庫，用於在表格、時間序列、圖形、文字、影像與音訊資料上進行異常偵測。提供 60 多種偵測器、基於基準測試的 ADEngine 編排，以及支援 AI 代理的工作流程。

開源、低程式碼的 Python AutoML 平台。PyCaret 4.0：原生 sklearn 引擎 + React 控制平面

用於時間序列的使用者友好預測與異常偵測的 Python 函式庫

異常偵測相關的書籍、論文、影片與工具箱。2025 年末更新，涵蓋 LLM 與 VLM 相關工作

異常偵測庫，包含先進演算法與功能，如實驗管理、超參數優化與邊緣推理

STUMPY is a powerful and scalable Python library for modern time series analysis

TimeGPT-1：可投入生產的預訓練時間序列基礎模型，用於預測與異常偵測。生成式預訓練變壓器在超過 100B 個資料點上訓練，能準確預測零售、電力、金融與 IoT 等多個領域，只需幾行程式碼 🚀

工業異常/瑕疵檢測論文與資料集列表（持續更新）

針對時間序列資料的異常偵測工具與資料集清單

用於 AI 驅動日誌分析的系統日誌資料集大合集 [ISSRE'23]

使用 PyTorch 透過機器學習與深度學習解決實際問題的 Jupyter Notebook 教學。主題包含：使用 Detectron 2 進行人臉偵測、使用 LSTM Autoencoders 進行時間序列異常偵測、使用 YOLO v5 進行物件偵測、建立你的第一個類神經網路、針對冠狀病毒每日確診數的時間序列預測、使用 BERT 進行情感分析

適用於 ailia SDK 的預訓練最先進 AI 模型集合

用於時間序列預測、分類與異常偵測的深度學習 PyTorch 函式庫（最初用於洪水預測）。

適用於 PHP 語言的高階機器學習與深度學習函式庫。

一個用於現實中心機器/深度學習與資料探勘的 Python 工具包/函式庫，針對部分觀測的時間序列，包含 50 多種 SOTA 神經網路模型，適用於不完整工業不規則採樣多元時間序列（帶有 NaN 遺漏值）的科學分析任務（填補、分類、分群、預測、異常檢測、清理）。

用於日誌解析的機器學習工具包 [ICSE'19, DSN'16]

基於圖/Transformer 的詐欺、異常與離群值偵測論文與資源精選列表

AIOps 學習資料彙總，歡迎一起補全這個倉庫，歡迎 star

用於圖形異常偵測（Outlier Detection）的 Python 程式庫

基於日誌的異常偵測機器學習工具包 [ISSRE'16]

非監督式時間序列異常檢測庫

適用於 Elasticsearch 的 Kibana 警報與報告應用程式。

異常檢測與相關性函式庫

用於時間序列中基於規則/非監督式異常偵測的 Python 工具包

使用 LSTM 來檢測多變量時間序列資料中異常的框架。包含來自 Mars Science Laboratory 和 SMAP 任務的太空船異常資料與實驗。

來自頂級 AI 會議的最新時間序列論文與程式碼精選清單。

廣義分佈外偵測的效能評測

電腦科學頂級會議（NIPS、ICML、ICLR、KDD、AAAI、WWW、IJCAI、CIKM、ICDM、ICDE 等）的時間序列研究總結。