論文の概要: Weakly Supervised Anomaly Detection: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04549v1
- Date: Thu, 9 Feb 2023 10:27:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-10 16:11:54.616545
- Title: Weakly Supervised Anomaly Detection: A Survey
- Title(参考訳): 微弱に監視された異常検出:サーベイ
- Authors: Minqi Jiang, Chaochuan Hou, Ao Zheng, Xiyang Hu, Songqiao Han,
Hailiang Huang, Xiangnan He, Philip S. Yu, Yue Zhao
- Abstract要約: 異常検出(AD)は、さまざまなアプリケーションによる機械学習において重要なタスクである。
弱教師付き異常検出法(WSAD)の総合的な調査を行った。
各設定に対して、正式な定義、鍵アルゴリズム、潜在的な将来の方向性を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 75.26180038443462
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Anomaly detection (AD) is a crucial task in machine learning with various
applications, such as detecting emerging diseases, identifying financial
frauds, and detecting fake news. However, obtaining complete, accurate, and
precise labels for AD tasks can be expensive and challenging due to the cost
and difficulties in data annotation. To address this issue, researchers have
developed AD methods that can work with incomplete, inexact, and inaccurate
supervision, collectively summarized as weakly supervised anomaly detection
(WSAD) methods. In this study, we present the first comprehensive survey of
WSAD methods by categorizing them into the above three weak supervision
settings across four data modalities (i.e., tabular, graph, time-series, and
image/video data). For each setting, we provide formal definitions, key
algorithms, and potential future directions. To support future research, we
conduct experiments on a selected setting and release the source code, along
with a collection of WSAD methods and data.
- Abstract(参考訳): 異常検出(AD)は、新興疾患の検出、金融詐欺の特定、フェイクニュースの検出など、機械学習における重要なタスクである。
しかし、データアノテーションのコストと困難のために、広告タスクの完全で正確で正確なラベルを得ることは、高価かつ困難である。
この問題に対処するために、研究者は不完全で不正確で不正確な監督を扱うことができる広告手法を開発し、これをまとめてweakly supervised anomaly detection (wsad) 法としてまとめた。
本研究では,4つのデータモダリティ(表,グラフ,時系列,画像/ビデオデータ)にまたがる,上記の3つの弱い監視設定に分類し,WSAD手法の総合的な調査を行った。
各設定に対して、正式な定義、鍵アルゴリズム、潜在的な将来の方向性を提供する。
将来の研究を支援するため、我々は選択した設定の実験を行い、ソースコードとWSADメソッドとデータのコレクションを公開します。
関連論文リスト
- A Comprehensive Library for Benchmarking Multi-class Visual Anomaly Detection [52.228708947607636]
本稿では,新しい手法のモジュラーフレームワークであるADerを包括的視覚異常検出ベンチマークとして紹介する。
このベンチマークには、産業ドメインと医療ドメインからの複数のデータセットが含まれており、15の最先端メソッドと9つの包括的なメトリクスを実装している。
我々は,異なる手法の長所と短所を客観的に明らかにし,多クラス視覚異常検出の課題と今後の方向性について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-05T13:40:07Z) - Weakly Supervised Anomaly Detection via Knowledge-Data Alignment [24.125871437370357]
マルウェア検出、マネーロンダリング、デバイス障害検出、ネットワーク障害解析など、多数のWebベースのアプリケーションにおいて、異常検出が重要な役割を果たす。
Weakly Supervised Anomaly Detection (WSAD) が導入された。
本稿では,ルール知識を統合するための知識データアライメント(KDAlign)について紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-06T07:57:13Z) - Semi-supervised Object Detection: A Survey on Recent Research and
Progress [2.2398477810999817]
半教師対象検出(SSOD)は、高い研究価値と実践性のために、ますます注目されている。
本稿では,5つの側面からSSODのアプローチに関する包括的かつ最新の調査を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-25T02:54:03Z) - WePaMaDM-Outlier Detection: Weighted Outlier Detection using Pattern
Approaches for Mass Data Mining [0.6754597324022876]
外乱検出は、システム障害、不正行為、およびデータ内のパターンに関する重要な情報を明らかにすることができる。
本稿では、異なる質量データマイニング領域を持つWePaMaDM-Outlier Detectionを提案する。
また, 監視, 故障検出, 傾向解析において, 異常検出技術におけるデータモデリングの重要性についても検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-09T07:00:00Z) - Deep Anomaly Detection and Search via Reinforcement Learning [22.005663849044772]
本研究では,エクスプロイトと探索のバランスをとるために,DADS(Deep Anomaly Detection and Search)を提案する。
トレーニングプロセス中、DADSは階層的なデータセットを持つ可能性のある異常を検索する。
その結果,DADSはラベルのないデータから異常を効率よく正確に検索し,そこから学習できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-31T13:03:33Z) - Data-Efficient and Interpretable Tabular Anomaly Detection [54.15249463477813]
本稿では,ホワイトボックスモデルクラスである一般化付加モデルを適用し,異常を検出する新しいフレームワークを提案する。
さらに、提案フレームワークであるDIADは、ラベル付きデータの少量を組み込んで、半教師付き設定における異常検出性能をさらに向上させることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-03T22:02:56Z) - A2Log: Attentive Augmented Log Anomaly Detection [53.06341151551106]
異常検出は、ITサービスの信頼性とサービス性にとってますます重要になる。
既存の教師なし手法は、適切な決定境界を得るために異常な例を必要とする。
我々は,異常判定と異常判定の2段階からなる教師なし異常検出手法であるA2Logを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-20T13:40:21Z) - Self-Trained One-class Classification for Unsupervised Anomaly Detection [56.35424872736276]
異常検出(AD)は、製造から医療まで、さまざまな分野に応用されている。
本研究は、トレーニングデータ全体がラベル付けされておらず、正規サンプルと異常サンプルの両方を含む可能性のある、教師なしAD問題に焦点を当てる。
この問題に対処するため,データリファインメントによる堅牢な一級分類フレームワークを構築した。
本手法は6.3AUCと12.5AUCの平均精度で最先端の1クラス分類法より優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-11T01:36:08Z) - Anomalous Example Detection in Deep Learning: A Survey [98.2295889723002]
本調査は,ディープラーニングアプリケーションにおける異常検出の研究について,構造化された包括的概要を提供する。
既存の技術に対する分類法を,その基礎となる前提と採用アプローチに基づいて提案する。
本稿では,DLシステムに異常検出技術を適用しながら未解決の研究課題を取り上げ,今後の課題について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-16T02:47:23Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。