time-series-anomaly-detection

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。

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

用於時間序列機器學習與深度學習的工具包

[TPAMI 2024] 用於時間序列分析的 GNN 精選資源 (GNN4TS)

MOMENT：一系列開放的時間序列基礎模型，ICML'24

基於 PaddlePaddle 的易用深度時間序列建模工具，包含 TSDataset、分析、轉換、模型、AutoTS 與集成等完整功能模組，支援時間序列預測、表徵學習與異常檢測等多元任務，並可快速追蹤 SOTA 深度模型