論文の概要: DeepTimeAnomalyViz: A Tool for Visualizing and Post-processing Deep Learning Anomaly Detection Results for Industrial Time-Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10082v1
• Date: Tue, 21 Sep 2021 10:38:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-22 14:16:12.991030
• Title: DeepTimeAnomalyViz: A Tool for Visualizing and Post-processing Deep Learning Anomaly Detection Results for Industrial Time-Series
• Title（参考訳）: DeepTimeAnomalyViz: 産業用時系列のディープラーニング異常検出結果の可視化と後処理ツール
• Authors: B{\l}a\.zej Leporowski, Casper Hansen, Alexandros Iosifidis
• Abstract要約: DeTAVIZ インタフェースは Web ブラウザをベースとした可視化ツールで,特定の問題における DL ベースの異常検出の実現可能性の迅速な探索と評価を行う。 DeTAVIZを使えば、ユーザーは複数のポスト処理オプションを簡単かつ迅速に繰り返し、異なるモデルを比較することができ、選択したメトリックに対して手動で最適化できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.12892448747291
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Industrial processes are monitored by a large number of various sensors that produce time-series data. Deep Learning offers a possibility to create anomaly detection methods that can aid in preventing malfunctions and increasing efficiency. But creating such a solution can be a complicated task, with factors such as inference speed, amount of available data, number of sensors, and many more, influencing the feasibility of such implementation. We introduce the DeTAVIZ interface, which is a web browser based visualization tool for quick exploration and assessment of feasibility of DL based anomaly detection in a given problem. Provided with a pool of pretrained models and simulation results, DeTAVIZ allows the user to easily and quickly iterate through multiple post processing options and compare different models, and allows for manual optimisation towards a chosen metric.
• Abstract（参考訳）: 産業プロセスは、時系列データを生成する多数のセンサーによって監視される。 Deep Learningは、異常の防止と効率の向上に役立つ異常検出方法を作成することができる。 しかし、そのようなソリューションを作成するのは複雑な作業であり、推論速度、利用可能なデータ量、センサーの数など多くの要素が、そのような実装の実現可能性に影響を与える。 DeTAVIZ インタフェースは Web ブラウザをベースとした可視化ツールで,特定の問題における DL ベースの異常検出の実現可能性の迅速な探索と評価を行う。 事前トレーニングされたモデルとシミュレーション結果のプールによって、DeTAVIZは、ユーザが複数のポスト処理オプションを簡単かつ迅速に繰り返し、異なるモデルを比較し、選択したメトリックに対して手動で最適化できる。

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