Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unsupervised Change Point Detection for heterogeneous sensor signals

論文の概要: Unsupervised Change Point Detection for heterogeneous sensor signals

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11976v1
Date: Fri, 19 May 2023 19:49:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-24 01:45:03.090382
Title: Unsupervised Change Point Detection for heterogeneous sensor signals
Title（参考訳）: 不均一センサ信号の教師なし変化点検出
Authors: Mario Krause
Abstract要約: 各種データソースへの適用における柔軟性から,教師なしの手法を専ら検討する。提案手法は,アルゴリズムを比較するためのいくつかの基準に基づいて導入し,評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Change point detection is a crucial aspect of analyzing time series data, as the presence of a change point indicates an abrupt and significant change in the process generating the data. While many algorithms for the problem of change point detection have been developed over time, it can be challenging to select the appropriate algorithm for a specific problem. The choice of the algorithm heavily depends on the nature of the problem and the underlying data source. In this paper, we will exclusively examine unsupervised techniques due to their flexibility in the application to various data sources without the requirement for abundant annotated training data and the re-calibration of the model. The examined methods will be introduced and evaluated based on several criteria to compare the algorithms.
Abstract（参考訳）: 変化点検出は、データを生成するプロセスにおいて、変化点の存在が急激かつ重大な変化を示すため、時系列データを分析する上で重要な側面である。変化点検出問題に対する多くのアルゴリズムが時間をかけて開発されてきたが、特定の問題に対する適切なアルゴリズムを選択することは困難である。アルゴリズムの選択は問題の性質と基礎となるデータソースに大きく依存する。本稿では,大量のアノテートされたトレーニングデータやモデルの再校正を必要とせず,様々なデータソースへのアプリケーションの柔軟性を生かした教師なし技術について考察する。提案手法は,アルゴリズムを比較するためのいくつかの基準に基づいて導入し,評価する。

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