論文の概要: DeepVATS: Deep Visual Analytics for Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03858v1
• Date: Wed, 8 Feb 2023 03:26:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-09 17:22:30.464992
• Title: DeepVATS: Deep Visual Analytics for Time Series
• Title（参考訳）: DeepVATS: 時系列のためのディープビジュアル分析
• Authors: Victor Rodriguez-Fernandez, David Montalvo, Francesco Piccialli, Grzegorz J. Nalepa, David Camacho
• Abstract要約: 私たちは、Deep Visual Analyticsの分野を時系列データにもたらすオープンソースのツールであるDeepVATSを紹介します。 DeepVATSは、自己監督的な方法で、時系列のパッチを再構築するマスク付き時系列自動エンコーダを訓練する。 それは、そのモデルの埋め込みに含まれる知識をインタラクティブなプロットに投影し、そこから時系列パターンと異常が出現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.822594828788055
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The field of Deep Visual Analytics (DVA) has recently arisen from the idea of developing Visual Interactive Systems supported by deep learning techniques, in order to provide them with large-scale data processing capabilities and to unify their implementation across different data modalities and domains of application. In this paper we present DeepVATS, an open-source tool that brings the field of DVA into time series data. DeepVATS trains, in a self-supervised way, a masked time series autoencoder that reconstructs patches of a time series, and projects the knowledge contained in the embeddings of that model in an interactive plot, from which time series patterns and anomalies emerge and can be easily spotted. The tool has been tested on both synthetic and real datasets, and its code is publicly available on https://github.com/vrodriguezf/deepvats
• Abstract（参考訳）: ディープ・ビジュアル・アナリティクス(DVA)の分野は最近、ディープラーニング技術によってサポートされているビジュアル・インタラクティブ・システム(Visual Interactive Systems)の開発から生まれた。 本稿では,DVAのフィールドを時系列データに組み込むオープンソースツールであるDeepVATSについて述べる。 DeepVATSは自己監督的な方法で、時系列のパッチを再構築するマスク付き時系列自動エンコーダを訓練し、そのモデルの埋め込みに含まれる知識をインタラクティブなプロットに投影する。 このツールは合成データセットと実際のデータセットの両方でテストされており、コードはhttps://github.com/vrodriguezf/deepvatsで公開されている。

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