rob-med/awesome-ts-anomaly-detectionقائمة بالأدوات ومجموعات البيانات لاكتشاف الشذوذ في بيانات السلاسل الزمنية.
قائمة بالأدوات ومجموعات البيانات الخاصة بـ كشف الشذوذ في بيانات السلاسل الزمنية.
جميع القوائم مرتبة أبجديًا. في القوائم، تُعطى الأولوية للمشاريع المُصانة على غير المُصانة. يُعتبر المستودع "غير مُصان" إذا كان آخر commit فيه أقدم من سنة واحدة، أو إذا ذُكر ذلك صراحةً من قبل المؤلفين.
🎓 إذا وجدت هذه المجموعة مفيدة وتريد الاستشهاد بها، فيُرجى اتباع سياسة الاستشهاد.
| الاسم | اللغة | الوصف | الترخيص | الصيانة |
|---|---|---|---|---|
| CueObserve من Cuebook | Python3 | كشف الشذوذ في مستودعات بيانات SQL وقواعد البيانات. | Apache-2.0 | ✔️ |
| EGADS من Yahoo | Java | GADS هي مكتبة تحتوي على عدد من تقنيات كشف الشذوذ القابلة للتطبيق على العديد من حالات الاستخدام في حزمة واحدة، مع الاعتماد الوحيد على Java. | GPL | ✔️ |
| flow-forecast من AIStream | Python | مكتبة تعلم عميق مبنية على PyTorch للتنبؤ بالسلاسل الزمنية وتصنيفها وكشف الشذوذ فيها (صُممت أصلاً للتنبؤ بالفيضانات). | GPL-3 | ✔️ |
| Hastic | Python + node.js | أداة كشف الشذوذ لبيانات السلاسل الزمنية بواجهة مستخدم مبنية على Grafana. | GPL | ✔️ |
| Luminaire من Zillow | Python | Luminaire هو حزمة بايثون توفر حلول كشف الشذوذ والتنبؤ المعتمدة على تعلّم الآلة لبيانات السلاسل الزمنية. | Apache-2.0 | ✔️ |
| MIDAS | C++ | MIDAS، وهو اختصار لـ Microcluster-Based Detector of Anomalies in Edge Streams، يكتشف شذوذ المجموعات الدقيقة من تدفق الحواف في وقت وذاكرة ثابتين. | Apache-2.0 | ✔️ |
| Orion | Python | Orion هي مكتبة تعلم آلة مبنية لكشف الشذوذ غير الموجّه في السلاسل الزمنية، وتوفّر عددًا من خطوط أنابيب التعلم الآلي «المتحقق منها» (وتُعرف بخطوط أنابيب Orion) التي تحدّد الأنماط النادرة وتعلّم عليها للمراجعة من قبل الخبراء. | MIT | ✔️ |
| OutlierDetection.jl | Julia | كشف شذوذ سريع وقابل للتوسع ومرن مع Julia. | MIT | ✔️ |
| PyOD | Python | PyOD هي مجموعة أدوات بايثون شاملة وقابلة للتوسع لكشف الكائنات الشاذة في البيانات متعددة المتغيرات. | BSD 2-Clause | ✔️ |
| ruptures | Python | ruptures هي مكتبة بايثون للكشف عن نقاط التغيّر دون اتصال. توفر هذه الحزمة طرقًا لتحليل وتقسيم الإشارات غير الثابتة. | BSD 2-Clause | ✔️ |
| Skyline من EarthGecko | Python3 | Skyline هو نظام كشف شذوذ في الزمن الحقيقي، مبني لتمكين المراقبة السلبية لمئات الآلاف من المقاييس. | MIT | ✔️ |
| Adaptive Alerting من Expedia.com | Java | كشف شذوذ في التدفق مع اختيار وملاءمة نماذج تلقائيًا. | Apache-2.0 | ❌ |
| ADTK من Arundo | Python | Anomaly Detection Toolkit (ADTK) هي حزمة بايثون لكشف الشذوذ غير الموجّه / القائم على القواعد في السلاسل الزمنية. | MPL 2.0 | ❌ |
| AnomalyDetection من Twitter | R | AnomalyDetection هي حزمة R مفتوحة المصدر لكشف الشذوذ، وتتميز بقوتها من الناحية الإحصائية في وجود الموسمية والاتجاه الأساسي. | GPL | ❌ |
| Anomalyzer من Lytics | Go | Anomalyzer يطبّق مجموعة من الاختبارات الإحصائية التي تعطي احتمال أن تحتوي مجموعة معينة من المدخلات الرقمية، عادةً سلسلة زمنية، على سلوك شاذ. | Apache-2.0 | ❌ |
| banpei | Python | كشف القيم الشاذة (نظرية هوتيلينغ) وكشف نقاط التغيّر (تحويل الطيف المفرد) للسلاسل الزمنية. | MIT | ❌ |
| banshee من Ele.me | Go | نظام كشف الشذوذ للمقاييس الدورية. | MIT | ❌ |
| CAD | Python | كشف الشذوذ السياقي للكشف في الزمن الحقيقي على البيانات المتدفقة (الخوارزمية الفائزة في مسابقة NAB لعام 2016). | AGPL | ❌ |
| Chaos Genius | Python | محرك تحليلات مدعوم بتعلم الآلة لكشف القيم الشاذة/الشذوذ وتحليل السبب الجذري. | MIT | ❌ |
| datastream.io من Mentat | Python | إطار عمل مفتوح المصدر لكشف الشذوذ في الزمن الحقيقي باستخدام Python وElasticsearch وKibana. | Apache-2.0 | ❌ |
| DeepADoTS | Python | تنفيذ وتقييم 7 تقنيات قائمة على التعلم العميق لكشف الشذوذ في بيانات السلاسل الزمنية. | MIT | ❌ |
| Donut | Python | Donut هي خوارزمية كشف شذوذ غير موجّهة لمؤشرات الأداء الرئيسية الموسمية، مبنية على Autoencoders الاختلافية. | - | ❌ |
| LoudML | Python | Loud ML هو محرك استدلال مفتوح المصدر للسلاسل الزمنية مبني على TensorFlow. وهو مفيد للتنبؤ بالبيانات، وكشف القيم الشاذة، وأتمتة العمليات باستخدام المعرفة المستقبلية. | MIT | ❌ |
| luminol من Linkedin | Python | Luminol هي مكتبة بايثون خفيفة الوزن لتحليل بيانات السلاسل الزمنية. الوظيفتان الرئيسيتان اللتان تدعمهما هما كشف الشذوذ والارتباط. ويمكن استخدامها للتحقيق في الأسباب المحتملة للشذوذ. | Apache-2.0 | ❌ |
| Nupic من Numenta | C++ | منصة Numenta للحوسبة الذكية هي تطبيق للذاكرة الزمنية الهرمية (HTM). | AGPL | ❌ |
| oddstream | R | oddstream (كشف القيم الشاذة في تدفقات البيانات) يوفر دعمًا في الزمن الحقيقي للاكتشاف المبكر للسلاسل الشاذة ضمن مجموعة كبيرة من بيانات السلاسل الزمنية المتدفقة. | GPL-3 | ❌ |
| PyOdds | Python | PyODDS هو نظام بايثون متكامل لكشف القيم الشاذة مع دعم قواعد البيانات. يوفر PyODDS خوارزميات كشف القيم الشاذة التي تدعم البيانات الثابتة وبيانات السلاسل الزمنية. | MIT | ❌ |
| PySAD | Python | PySAD هو إطار عمل لكشف الشذوذ في التدفقات مع نماذج متصلة متنوعة ومجموعة كاملة من الأدوات للتجارب. | BSD 3-Clause | ❌ |
| rrcf | Python | تنفيذ خوارزمية Robust Random Cut Forest لكشف الشذوذ في التدفقات. | MIT | ❌ |
| Surus من Netflix | Java | كشف شذوذ قوي (RAD) - تنفيذ لـ PCA القوية. | Apache-2.0 | ❌ |
| Telemanom من NASA | Python | إطار عمل لاستخدام شبكات LSTM لكشف الشذوذ في بيانات السلاسل الزمنية متعددة المتغيرات. يتضمن بيانات شذوذ المركبات الفضائية وتجارب من بعثتي مختبر علوم المريخ وSMAP. | custom | ❌ |
يتضمن هذا القسم بعض برامج السلاسل الزمنية للمهام ذات الصلة بكشف الشذوذ، مثل التنبؤ، وتحليل السلاسل الزمنية العامة، ووضع العلامات.
