論文の概要: Label-Efficient Interactive Time-Series Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14621v1
• Date: Fri, 30 Dec 2022 10:16:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 15:37:31.687163
• Title: Label-Efficient Interactive Time-Series Anomaly Detection
• Title（参考訳）: ラベル効率の良い時系列異常検出
• Authors: Hong Guo, Yujing Wang, Jieyu Zhang, Zhengjie Lin, Yunhai Tong, Lei Yang, Luoxing Xiong and Congrui Huang
• Abstract要約: ラベル効率の良い対話型時系列異常検出システム(LEIAD)を提案する。 この目標を達成するために、システムは弱い監督と活発な学習を協調的に統合する。 本稿では,3つの時系列異常検出データセットについて実験を行い,提案手法が既存手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.799924009674694
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Time-series anomaly detection is an important task and has been widely applied in the industry. Since manual data annotation is expensive and inefficient, most applications adopt unsupervised anomaly detection methods, but the results are usually sub-optimal and unsatisfactory to end customers. Weak supervision is a promising paradigm for obtaining considerable labels in a low-cost way, which enables the customers to label data by writing heuristic rules rather than annotating each instance individually. However, in the time-series domain, it is hard for people to write reasonable labeling functions as the time-series data is numerically continuous and difficult to be understood. In this paper, we propose a Label-Efficient Interactive Time-Series Anomaly Detection (LEIAD) system, which enables a user to improve the results of unsupervised anomaly detection by performing only a small amount of interactions with the system. To achieve this goal, the system integrates weak supervision and active learning collaboratively while generating labeling functions automatically using only a few labeled data. All of these techniques are complementary and can promote each other in a reinforced manner. We conduct experiments on three time-series anomaly detection datasets, demonstrating that the proposed system is superior to existing solutions in both weak supervision and active learning areas. Also, the system has been tested in a real scenario in industry to show its practicality.
• Abstract（参考訳）: 時系列異常検出は重要な課題であり、業界に広く応用されている。 手動データアノテーションは高価で非効率であるため、ほとんどのアプリケーションは教師なしの異常検出手法を採用しているが、その結果は通常、エンドユーザにとっては最適ではない。 これにより、顧客は個々のインスタンスに注釈を付けるのではなく、ヒューリスティックなルールを書くことで、データにラベルを付けることができる。 しかし,時系列領域では,時系列データが数値的に連続的で理解が難しいため,適切なラベル付け関数を記述することは困難である。 本稿では,ラベル効率の良い対話型時系列異常検出システム(LEIAD)を提案する。 この目的を達成するために、少数のラベル付きデータのみを使用してラベル付け関数を自動生成しながら、弱い監督と活発な学習を協調的に統合する。 これらの技法は相補的であり、互いに強化された方法で促進することができる。 本研究では,3つの時系列異常検出データセットについて実験を行い,弱監視領域とアクティブ学習領域の両方において,提案手法が既存の解よりも優れていることを示す。 また、このシステムは実用性を示すために、業界で実際のシナリオでテストされている。

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