awesome-TS-anomaly-detection

시계열(time-series) 데이터의 이상 탐지를 위한 도구 및 데이터셋 목록입니다.

모든 목록은 알파벳순으로 정렬되어 있습니다. 목록에서 유지 관리 중인 프로젝트가 유지 관리되지 않는 프로젝트보다 우선합니다. 저장소의 최신 커밋이 1년 이상 지났거나 작성자가 명시적으로 언급한 경우 해당 저장소는 "유지 관리되지 않음"으로 간주합니다.

🎓 이 컬렉션이 유용하다고 생각되어 인용하고 싶다면 인용 정책을 참조하세요.

이상 탐지 소프트웨어

이름	언어	설명	라이선스	유지 관리
Cuebook의 CueObserve	Python3	SQL 데이터 웨어하우스 및 데이터베이스에서의 이상 탐지.	Apache-2.0	✔️
Yahoo의 EGADS	Java	GADS는 유일한 의존성이 Java인 단일 패키지로 다양한 사용 사례에 적용 가능한 여러 이상 탐지 기법을 포함하는 라이브러리입니다.	GPL	✔️
AIStream의 flow-forecast	Python	시계열 예측, 분류 및 이상 탐지를 위한 PyTorch 딥러닝 라이브러리(원래 홍수 예측용).	GPL-3	✔️
Hastic	Python + node.js	Grafana 기반 UI를 갖춘 시계열 데이터 이상 탐지 도구.	GPL	✔️
Zillow의 Luminaire	Python	Luminaire는 시계열 데이터를 위한 ML 기반 이상 탐지 및 예측 솔루션을 제공하는 Python 패키지입니다.	Apache-2.0	✔️
MIDAS	C++	MIDAS(Microcluster-Based Detector of Anomalies in Edge Streams)는 일정한 시간과 메모리로 엣지 스트림에서 마이크로클러스터 이상을 탐지합니다.	Apache-2.0	✔️
Orion	Python	Orion은 비지도 시계열 이상 탐지를 위해 구축된 머신러닝 라이브러리로, 희귀 패턴을 식별하고 전문가 검토를 위해 플래그를 지정하는 여러 "검증된" ML 파이프라인(일명 Orion 파이프라인)을 제공합니다.	MIT	✔️
OutlierDetection.jl	Julia	Julia를 사용한 빠르고 확장 가능하며 유연한 이상치 탐지.	MIT	✔️
PyOD	Python	PyOD는 다변량 데이터에서 이상치 객체를 탐지하기 위한 포괄적이고 확장 가능한 Python 툴킷입니다.	BSD 2-Clause	✔️
ruptures	Python	Ruptures는 오프라인 변화점 탐지를 위한 Python 라이브러리입니다. 이 패키지는 비정상 신호의 분석 및 분할 방법을 제공합니다.	BSD 2-Clause	✔️
EarthGecko Skyline	Python3	Skyline은 수십만 개의 메트릭을 수동적으로 모니터링할 수 있도록 구축된 실시간 이상 탐지 시스템입니다.	MIT	✔️
Expedia.com의 Adaptive Alerting	Java	자동 모델 선택 및 피팅을 지원하는 스트리밍 이상 탐지.	Apache-2.0	❌
Arundo의 ADTK	Python	Anomaly Detection Toolkit(ADTK)은 비지도/규칙 기반 시계열 이상 탐지를 위한 Python 패키지입니다.	MPL 2.0	❌
Twitter의 AnomalyDetection	R	AnomalyDetection은 계절성과 기본 추세가 존재할 때 통계적으로 강건한 이상 탐지를 위한 오픈소스 R 패키지입니다.	GPL	❌
Lytics의 Anomalyzer	Go	Anomalyzer는 일반적으로 시계열인 주어진 숫자 입력 집합에 이상 동작이 포함될 확률을 산출하는 일련의 통계 테스트를 구현합니다.	Apache-2.0	❌
banpei	Python	시계열을 위한 이상치 탐지(Hotelling의 이론) 및 변화점 탐지(특이 스펙트럼 변환).	MIT	❌
Ele.me의 banshee	Go	주기적 메트릭을 위한 이상 탐지 시스템.	MIT	❌
CAD	Python	스트리밍 데이터에 대한 실시간 이상 탐지를 위한 Contextual Anomaly Detection(2016 NAB 대회 우승 알고리즘).	AGPL	❌
Chaos Genius	Python	이상치/이상 탐지 및 근본 원인 분석을 위한 ML 기반 분석 엔진.	MIT	❌
Mentat의 datastream.io	Python	Python, Elasticsearch 및 Kibana를 사용한 실시간 이상 탐지를 위한 오픈소스 프레임워크.	Apache-2.0	❌
DeepADoTS	Python	시계열 데이터 이상 탐지를 위한 7가지 딥러닝 기반 기법의 구현 및 평가.	MIT	❌
Donut	Python	Donut은 Variational Autoencoder 기반의 계절성 KPI를 위한 비지도 이상 탐지 알고리즘입니다.	-	❌
LoudML	Python	Loud ML은 TensorFlow 기반의 오픈소스 시계열 추론 엔진입니다. 데이터 예측, 이상치 탐지, 미래 지식을 사용한 프로세스 자동화에 유용합니다.	MIT	❌
Linkedin의 luminol	Python	Luminol은 시계열 데이터 분석을 위한 경량 Python 라이브러리입니다. 지원하는 두 가지 주요 기능은 이상 탐지와 상관관계 분석입니다. 이상의 가능한 원인을 조사하는 데 사용할 수 있습니다.	Apache-2.0	❌
Numenta의 Nupic	C++	Numenta Platform for Intelligent Computing은 계층적 시간 메모리(HTM)의 구현입니다.	AGPL	❌
oddstream	R	oddstream(Outlier Detection in Data Streams)은 대규모 스트리밍 시계열 데이터 모음에서 이상 계열을 조기에 탐지하기 위한 실시간 지원을 제공합니다.	GPL-3	❌
PyOdds	Python	PyODDS는 데이터베이스 지원을 갖춘 엔드투엔드 Python 이상치 탐지 시스템입니다. PyODDS는 정적 데이터와 시계열 데이터를 모두 지원하는 이상치 탐지 알고리즘을 제공합니다.	MIT	❌
PySAD	Python	PySAD는 다양한 온라인 모델과 실험을 위한 완전한 도구 세트를 갖춘 스트리밍 이상 탐지 프레임워크입니다.	BSD 3-Clause	❌
rrcf	Python	스트림 이상 탐지를 위한 Robust Random Cut Forest 알고리즘 구현.	MIT	❌
Netflix의 Surus	Java	강건한 이상 탐지(RAD) - Robust PCA의 구현.	Apache-2.0	❌
NASA의 Telemanom	Python	다변량 시계열 데이터에서 이상을 탐지하기 위해 LSTM을 사용하는 프레임워크. 화성 과학 연구소(Mars Science Laboratory) 및 SMAP 임무의 우주선 이상 데이터와 실험을 포함합니다.	custom	❌

관련 소프트웨어

이 섹션에는 예측, 일반적인 시계열 분석 및 라벨링과 같은 이상 탐지 관련 작업을 위한 일부 시계열 소프트웨어가 포함되어 있습니다.

예측

이름	언어	설명	라이선스	유지 관리
darts	Python	darts는 시계열의 손쉬운 조작과 예측을 위한 Python 라이브러리입니다. ARIMA와 같은 고전 모델부터 신경망까지 다양한 모델을 포함합니다.	Apache-2.0	✔️
ETNA	Python	etna는 시간 데이터 구조를 항상 염두에 둔 시계열 예측 및 분석을 위한 Python 라이브러리입니다. 통합 인터페이스를 갖춘 다양한 예측 모델과 함께 EDA 및 검증 방법을 포함합니다.	Apache-2.0	✔️
Amazon의 GluonTS	Python	GluonTS는 MXNet을 기반으로 구축된 확률적 시계열 모델링을 위한 Python 툴킷입니다. GluonTS는 시계열 데이터셋을 로드하고 반복 처리하기 위한 유틸리티, 학습 준비가 된 최신 모델, 자체 모델을 정의하기 위한 빌딩 블록을 제공합니다.	Apache-2.0	✔️
pmdarima	Python	scikit-learn 친화적인 인터페이스를 갖춘 R의 auto.arima 포팅.	MIT	✔️
Facebook의 Prophet	Python/R	Prophet은 시계열 데이터를 예측하기 위한 절차입니다. 비선형 추세를 연간 및 주간 계절성과 공휴일에 맞추는 가산 모델을 기반으로 합니다.	BSD	✔️
PyFlux	Python	이 라이브러리는 다양한 최신 시계열 모델과 함께 이러한 모델에 적용할 수 있는 유연한 추론 옵션(빈도주의 및 베이지안)을 제공합니다.	BSD 3-Clause	❌

시계열 분석