論文の概要: A Comprehensive Python Library for Deep Learning-Based Event Detection
in Multivariate Time Series Data and Information Retrieval in NLP
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16485v1
- Date: Wed, 25 Oct 2023 09:13:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-26 15:46:56.736193
- Title: A Comprehensive Python Library for Deep Learning-Based Event Detection
in Multivariate Time Series Data and Information Retrieval in NLP
- Title(参考訳): 多変量時系列データにおける深層学習に基づくイベント検出のための総合PythonライブラリとNLPにおける情報検索
- Authors: Menouar Azib, Benjamin Renard, Philippe Garnier, Vincent G\'enot,
Nicolas Andr\'e
- Abstract要約: 時系列データ中の事象を検出するための新しいディープラーニング制御手法を提案する。
これは二項分類ではなく回帰に基づく。
ラベル付きデータセットは必要とせず、各ポイントにラベルが付けられている。
時間ポイントや時間間隔として定義された参照イベントのみを必要とする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Event detection in time series data is crucial in various domains, including
finance, healthcare, cybersecurity, and science. Accurately identifying events
in time series data is vital for making informed decisions, detecting
anomalies, and predicting future trends. Despite extensive research exploring
diverse methods for event detection in time series, with deep learning
approaches being among the most advanced, there is still room for improvement
and innovation in this field. In this paper, we present a new deep learning
supervised method for detecting events in multivariate time series data. Our
method combines four distinct novelties compared to existing deep-learning
supervised methods. Firstly, it is based on regression instead of binary
classification. Secondly, it does not require labeled datasets where each point
is labeled; instead, it only requires reference events defined as time points
or intervals of time. Thirdly, it is designed to be robust by using a stacked
ensemble learning meta-model that combines deep learning models, ranging from
classic feed-forward neural networks (FFNs) to state-of-the-art architectures
like transformers. This ensemble approach can mitigate individual model
weaknesses and biases, resulting in more robust predictions. Finally, to
facilitate practical implementation, we have developed a Python package to
accompany our proposed method. The package, called eventdetector-ts, can be
installed through the Python Package Index (PyPI). In this paper, we present
our method and provide a comprehensive guide on the usage of the package. We
showcase its versatility and effectiveness through different real-world use
cases from natural language processing (NLP) to financial security domains.
- Abstract(参考訳): 時系列データのイベント検出は、金融、医療、サイバーセキュリティ、科学など、さまざまな分野において重要である。
時系列データにおけるイベントの正確な識別は、情報的な決定、異常の検出、将来のトレンドの予測に不可欠である。
時系列におけるイベント検出のさまざまな方法に関する広範な研究と、ディープラーニングのアプローチが最も進歩しているものの、この分野における改善とイノベーションの余地はまだ残っている。
本稿では,多変量時系列データにおける事象検出のための深層学習教師付き手法を提案する。
本手法は,既存の深層学習指導法と比較して,4つの新しい特徴を組み合わせたものである。
第一に、二項分類ではなく回帰に基づく。
第二に、各ポイントがラベル付けされたラベル付きデータセットを必要としない。代わりに、時間ポイントまたは時間間隔として定義された参照イベントのみを必要とする。
第3に、古典的なフィードフォワードニューラルネットワーク(ffn)からトランスフォーマーのような最先端アーキテクチャまで、ディープラーニングモデルを組み合わせた、積み重ねられたアンサンブル学習メタモデルを使用することで、堅牢に設計されている。
このアンサンブルアプローチは、個々のモデルの弱点とバイアスを緩和し、より堅牢な予測をもたらす。
最後に,実用的な実装を容易にするため,提案手法に準拠したpythonパッケージを開発した。
eventdetector-tsと呼ばれるパッケージは、Python Package Index (PyPI)経由でインストールできる。
本稿では,本手法について述べるとともに,パッケージの利用に関する包括的ガイドを提供する。
自然言語処理(NLP)から金融セキュリティドメインまで,さまざまな実世界のユースケースを通じて,その汎用性と有効性を示す。
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