Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sliced-Wasserstein-based Anomaly Detection and Open Dataset for Localized Critical Peak Rebates

論文の概要: Sliced-Wasserstein-based Anomaly Detection and Open Dataset for Localized Critical Peak Rebates

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21712v1
Date: Tue, 29 Oct 2024 03:54:48 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-30 13:39:52.761771
Title: Sliced-Wasserstein-based Anomaly Detection and Open Dataset for Localized Critical Peak Rebates
Title（参考訳）: Sliced-Wasserstein-based Anomaly Detection and Open Dataset for Localized critical Peak Rebates
Authors: Julien Pallage, Bertrand Scherrer, Salma Naccache, Christophe Bélanger, Antoine Lesage-Landry,
Abstract要約: 我々はスライス-ワッサーシュタイン計量を用いた新しい教師なし異常検出法(AD)を提案する。このフィルタリング技術は、エネルギーのような重要な分野に信頼できる機械学習モデルをデプロイするMLOpsパイプラインの統合において、概念的に興味深い。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.452449432754698
License:
Abstract: In this work, we present a new unsupervised anomaly (outlier) detection (AD) method using the sliced-Wasserstein metric. This filtering technique is conceptually interesting for integration in MLOps pipelines deploying trustworthy machine learning models in critical sectors like energy. Additionally, we open the first dataset showcasing localized critical peak rebate demand response in a northern climate. We demonstrate the capabilities of our method on synthetic datasets as well as standard AD datasets and use it in the making of a first benchmark for our open-source localized critical peak rebate dataset.
Abstract（参考訳）: 本研究では,スライス・ワッサーシュタイン計量を用いた新しい教師なし異常検出法(AD)を提案する。このフィルタリング技術は、エネルギーのような重要な分野に信頼できる機械学習モデルをデプロイするMLOpsパイプラインの統合において、概念的に興味深い。さらに、北の気候における局地的臨界ピークリベート需要応答を示す最初のデータセットを開設した。合成データセットと標準ADデータセットに本手法の機能を実証し、オープンソースでローカライズされた臨界ピークリベートデータセットの最初のベンチマークを作成する際に使用する。

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