Fugu-MT 論文翻訳(概要): MOSPAT: AutoML based Model Selection and Parameter Tuning for Time Series Anomaly Detection

論文の概要: MOSPAT: AutoML based Model Selection and Parameter Tuning for Time Series Anomaly Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11755v1
Date: Tue, 24 May 2022 03:28:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-25 15:13:02.431449
Title: MOSPAT: AutoML based Model Selection and Parameter Tuning for Time Series Anomaly Detection
Title（参考訳）: MOSPAT: 時系列異常検出のためのオートMLに基づくモデル選択とパラメータ調整
Authors: Sourav Chatterjee, Rohan Bopardikar, Marius Guerard, Uttam Thakore, Xiaodong Jiang
Abstract要約: MOSPATは、モデルとパラメータの選択のためのエンドツーエンドの機械学習ベースのアプローチである。実データおよび合成データを用いた実験により, この手法は, 一つのアルゴリズムを用いて一貫した性能を発揮することを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.942168855247548
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Organizations leverage anomaly and changepoint detection algorithms to detect changes in user behavior or service availability and performance. Many off-the-shelf detection algorithms, though effective, cannot readily be used in large organizations where thousands of users monitor millions of use cases and metrics with varied time series characteristics and anomaly patterns. The selection of algorithm and parameters needs to be precise for each use case: manual tuning does not scale, and automated tuning requires ground truth, which is rarely available. In this paper, we explore MOSPAT, an end-to-end automated machine learning based approach for model and parameter selection, combined with a generative model to produce labeled data. Our scalable end-to-end system allows individual users in large organizations to tailor time-series monitoring to their specific use case and data characteristics, without expert knowledge of anomaly detection algorithms or laborious manual labeling. Our extensive experiments on real and synthetic data demonstrate that this method consistently outperforms using any single algorithm.
Abstract（参考訳）: 組織は異常や変更点検出アルゴリズムを利用して、ユーザの振る舞いやサービスの可用性、パフォーマンスの変化を検出する。多くのオフザシェルフ検出アルゴリズムは、有効ではあるが、何千というユーザが数百万のユースケースやメトリクスを監視し、時系列の特徴や異常パターンが変化する大規模組織では、容易に利用できない。手動チューニングはスケールせず、自動チューニングは基盤となる真理を必要とするが、これはほとんど利用できない。本稿では,モデル選択とパラメータ選択のためのエンドツーエンド自動機械学習アプローチであるmospatと,ラベル付きデータを生成する生成モデルについて検討する。当社のスケーラブルなエンドツーエンドシステムでは,大規模組織の個々のユーザが,異常検出アルゴリズムや手作業によるラベル付けの専門知識を必要とせずに,時系列監視を自身のユースケースやデータ特性に合わせて調整することが可能です。実データおよび合成データに関する広範な実験により,この手法が1つのアルゴリズムで常に優れていることが証明された。

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