論文の概要: Unsupervised Anomaly Detection in Time-series: An Extensive Evaluation and Analysis of State-of-the-art Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03637v1
• Date: Tue, 6 Dec 2022 15:05:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 16:42:16.707735
• Title: Unsupervised Anomaly Detection in Time-series: An Extensive Evaluation and Analysis of State-of-the-art Methods
• Title（参考訳）: 時系列における教師なし異常検出:最先端手法の広範な評価と解析
• Authors: Nesryne Mejri, Laura Lopez-Fuentes, Kankana Roy, Pavel Chernakov, Enjie Ghorbel and Djamila Aouada
• Abstract要約: 時系列における教師なし異常検出は文献で広く研究されている。 既存の教師なし時系列異常検出手法を厳格に比較する努力はほとんど行われていない。 本稿では,近年の時系列における教師なし異常検出手法の試作と詳細な評価手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.953720167142304
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unsupervised anomaly detection in time-series has been extensively investigated in the literature. Notwithstanding the relevance of this topic in numerous application fields, a complete and extensive evaluation of recent state-of-the-art techniques is still missing. Few efforts have been made to compare existing unsupervised time-series anomaly detection methods rigorously. However, only standard performance metrics, namely precision, recall, and F1-score are usually considered. Essential aspects for assessing their practical relevance are therefore neglected. This paper proposes an original and in-depth evaluation study of recent unsupervised anomaly detection techniques in time-series. Instead of relying solely on standard performance metrics, additional yet informative metrics and protocols are taken into account. In particular, (1) more elaborate performance metrics specifically tailored for time-series are used; (2) the model size and the model stability are studied; (3) an analysis of the tested approaches with respect to the anomaly type is provided; and (4) a clear and unique protocol is followed for all experiments. Overall, this extensive analysis aims to assess the maturity of state-of-the-art time-series anomaly detection, give insights regarding their applicability under real-world setups and provide to the community a more complete evaluation protocol.
• Abstract（参考訳）: 時系列における教師なし異常検出は文献で広く研究されている。 多くのアプリケーション分野におけるこのトピックの関連性にもかかわらず、最近の最先端技術の完全かつ広範囲な評価はいまだに欠けている。 既存の教師なし時系列異常検出手法を厳密に比較する試みはほとんど行われていない。 しかし、通常、標準的なパフォーマンス指標、すなわち精度、リコール、f1-scoreのみが考慮される。 したがって、それらの実践的妥当性を評価するための基本的な側面は無視される。 本稿では,近年の時系列における教師なし異常検出手法の試作と詳細な評価手法を提案する。 標準的なパフォーマンス指標にのみ依存するのではなく、さらに重要なメトリクスとプロトコルが考慮される。 特に、(1)時系列に特化したより精巧なパフォーマンスメトリクス、(2)モデルサイズとモデルの安定性の研究、(3)異常タイプに関するテストされたアプローチの分析、(4)すべての実験で明確かつユニークなプロトコルが提供されている。 全体として、この広範な分析は、最先端の時系列異常検出の成熟度を評価し、現実の環境下での適用性に関する洞察を与え、コミュニティにより完全な評価プロトコルを提供することを目的としている。

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