論文の概要: TODS: An Automated Time Series Outlier Detection System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.09822v3
• Date: Fri, 8 Jan 2021 00:00:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 02:52:40.160236
• Title: TODS: An Automated Time Series Outlier Detection System
• Title（参考訳）: TODS:自動時系列出力検出システム
• Authors: Kwei-Herng Lai, Daochen Zha, Guanchu Wang, Junjie Xu, Yue Zhao, Devesh Kumar, Yile Chen, Purav Zumkhawaka, Minyang Wan, Diego Martinez, Xia Hu
• Abstract要約: TODSは,パイプライン構築を容易にする,高度にモジュール化されたシステムである。 Todsはデータ処理、時系列処理、特徴分析、検出アルゴリズム、強化モジュールを含む70のプリミティブをサポートしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.33360477191132
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present TODS, an automated Time Series Outlier Detection System for research and industrial applications. TODS is a highly modular system that supports easy pipeline construction. The basic building block of TODS is primitive, which is an implementation of a function with hyperparameters. TODS currently supports 70 primitives, including data processing, time series processing, feature analysis, detection algorithms, and a reinforcement module. Users can freely construct a pipeline using these primitives and perform end- to-end outlier detection with the constructed pipeline. TODS provides a Graphical User Interface (GUI), where users can flexibly design a pipeline with drag-and-drop. Moreover, a data-driven searcher is provided to automatically discover the most suitable pipelines given a dataset. TODS is released under Apache 2.0 license at https://github.com/datamllab/tods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,研究および産業応用のための時系列自動異常検出システムtodsを提案する。 TODSは,パイプライン構築を容易にする,高度にモジュール化されたシステムである。 TODSの基本的なビルディングブロックは、ハイパーパラメータを持つ関数の実装であるプリミティブである。 TODSは現在、データ処理、時系列処理、特徴分析、検出アルゴリズム、強化モジュールを含む70のプリミティブをサポートしている。 ユーザはこれらのプリミティブを使ってパイプラインを自由に構築でき、構築されたパイプラインでエンドツーエンドの異常検出を行うことができる。 TODSはGUI(Graphical User Interface)を提供し、ユーザはドラッグ&ドロップで柔軟にパイプラインを設計できる。 さらに、データセットが与えられた最も適切なパイプラインを自動的に検出するデータ駆動サーチが提供される。 TODSはApache 2.0ライセンスでhttps://github.com/datamllab/todsでリリースされている。

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