Обнаружение аномалий во временных рядах / Павел Филонов (Лаборатория Касперского)

Приглашаем на конференцию Saint HighLoad++ 2024, которая пройдет 24 и 25 июня в Санкт-Петербурге!
Программа, подробности и билеты по ссылке: vk.cc/cuyIqx
--------
--------
HighLoad++ 2017
Тезисы:
www.highload.ru...
Повсюду нас окружают данные, которые изменяются во времени. Их размерности растут, а интенсивности все время увеличиваются. Очень скоро нам будет не хватать даже самых больших мониторов, чтобы одновременно вывести их экран и наблюдать за происходящими изменениями. Нам скорее нужны хорошие алгоритмы для обнаружения необычной активности или аномалий в такого рода данных.
...
--------
Нашли ошибку в видео? Пишите нам на [e-mail]

[@anatolyalekseev101]

Странноватое сравнение, либо не так что-то я понял. Но я не верю, что детектор ЛИШЬ на текущих точках (пусть и тысячи сенсоров) может отработать на порядок лучше рекуррентного, который располагает ДОПОЛНИТЕЛЬНО окном данных. И непонятно, почему наличие окна должно как-то снижать оперативность детекции. Закрадывается подозрение, что ряд нарубили неперекрывающимися окнами вместо перекрывающихся, и это искусственно уменьшило скорость реакции и, соответственно, nab score.

[@vladtamolov2292]

Алгоритм жареный, алгоритм пареный, алгоритм тоже хочет жить. Его поймали, оштрафовали, велели паспорт показать

[@lseder1]

голдратта и системной инденерии не будет ?

[@nodpap4731]

Скиньте пожалуйста ссылку на Dataset

[@firestorm01X2]

Возможно, вот пример на данном датасете: github.com/lmelvix/tennessee-eastman-fault-detection и сам датасет: dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/6C3JR1

[@filonovpv]

В статье есть описание - arxiv.org/abs/1709.02232 А здесь сами данные - kas.pr/ics-research/dataset_tep_59

[@nodpap4731]

спасибо большое!