論文の概要: dtaianomaly: A Python library for time series anomaly detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14381v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 09:18:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:26:48.350382
• Title: dtaianomaly: A Python library for time series anomaly detection
• Title（参考訳）: dtaianomaly: 時系列異常検出のためのPythonライブラリ
• Authors: Louis Carpentier, Nick Seeuws, Wannes Meert, Mathias Verbeke,
• Abstract要約: dtaianomalyは、時系列異常検出のためのオープンソースのPythonライブラリである。 私たちのゴールは、学術研究と現実世界の応用のギャップを埋めることです。 dtaianomaly は,(1) 内蔵された幅広い異常検出装置,(2) 時系列前処理のサポート,(3) 視覚解析ツール,(4) 異常スコアの信頼性予測,(5) ランタイムとメモリプロファイリング,(6) 包括的なドキュメント,(7) クロスプラットフォームの単体テストを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.356944479760106
• License:
• Abstract: dtaianomaly is an open-source Python library for time series anomaly detection, designed to bridge the gap between academic research and real-world applications. Our goal is to (1) accelerate the development of novel state-of-the-art anomaly detection techniques through simple extensibility; (2) offer functionality for large-scale experimental validation; and thereby (3) bring cutting-edge research to business and industry through a standardized API, similar to scikit-learn to lower the entry barrier for both new and experienced users. Besides these key features, dtaianomaly offers (1) a broad range of built-in anomaly detectors, (2) support for time series preprocessing, (3) tools for visual analysis, (4) confidence prediction of anomaly scores, (5) runtime and memory profiling, (6) comprehensive documentation, and (7) cross-platform unit testing. The source code of dtaianomaly, documentation, code examples and installation guides are publicly available at https://github.com/ML-KULeuven/dtaianomaly.
• Abstract（参考訳）: dtaianomalyは、学術研究と現実世界のアプリケーションの間のギャップを埋めるために設計された、時系列異常検出のためのオープンソースのPythonライブラリである。 本研究の目的は,1) 簡便な拡張性による新しい異常検出技術の開発を加速すること,(2) 大規模実験検証機能の提供,(3) ビジネスや産業に最先端の研究を標準APIを通じて導入することであり,また,Scikit-learn と同様の手法により,新規ユーザおよび経験者の参入障壁を低くすることである。 これらの重要な特徴に加えて、dtaianomaly は(1) 内蔵された幅広い異常検知器、(2) 時系列前処理のサポート、(3) 視覚分析のためのツール、(4) 異常スコアの信頼性予測、(5) ランタイムとメモリのプロファイリング、(6) 包括的なドキュメント、そして (7) クロスプラットフォームの単体テストを提供する。 dtaianomalyのソースコード、ドキュメント、コード例、インストールガイドはhttps://github.com/ML-KULeuven/dtaianomalyで公開されている。

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