“`html
Оценка обнаружения аномалий во временных рядах: Оценка аномалий во временных рядах с учетом близости (PATE)
Обнаружение аномалий во временных рядах – это важная задача с применением в различных областях, от мониторинга промышленных систем до выявления мошеннической деятельности. Однако сложности обнаружения аномалий во временных рядах, включая раннее или отложенное обнаружение и переменную длительность аномалий, недостаточно улавливаются обычными метриками, такими как точность и полнота, предназначенными для независимых и одинаково распределенных данных (iid). Этот недостаток может привести к ошибочным оценкам и решениям в ключевых приложениях, таких как выявление финансовых мошеннических схем и медицинская диагностика. Для решения этих проблем в данном исследовании представлен метод оценки аномалий во временных рядах с учетом близости (PATE), который обеспечивает более точную и тонкую оценку, включая весовые коэффициенты на основе близости и временных корреляций.
Практические применения и ценность
Методика PATE позволяет проводить более точную и нюансированную оценку алгоритмов обнаружения аномалий во временных рядах, улучшая соответствие с реальными приложениями, где важно своевременное и точное обнаружение. Она учитывает временные корреляции между прогнозами и реальными аномалиями, обеспечивая более всестороннюю и прозрачную оценку алгоритмов. Весовые коэффициенты для истинных положительных результатов, ложных положительных результатов и ложных отрицательных результатов делают оценку производительности модели более точной и информативной. Применение различных размеров буферных зон без ущерба для последовательности и справедливости также демонстрирует устойчивость и применимость метода.
Проверить статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит его авторам. Также не забудьте подписаться на наш Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Телеграме, каналу Discord и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему подпункту ML
Использование искусственного интеллекта для вашего бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Evaluating Time Series Anomaly Detection: Proximity-Aware Time Series Anomaly Evaluation (PATE).
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter @itinairu45358
Попробуйте AI Sales Bot itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!
“`
