TODS自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)

TODS是一個(gè)全棧的自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，主要針對(duì)多變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)的異常檢測(cè)。

TODS 提供了詳盡的用于構(gòu)建基于機(jī)器學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)系統(tǒng)的模塊，它們包括：數(shù)據(jù)處理（data processing），時(shí)間序列處理（ time series processing），特征分析（feature analysis)，檢測(cè)算法（detection algorithms），和強(qiáng)化模塊（ reinforcement module）。

這些模塊所提供的功能包括一般目的的數(shù)據(jù)預(yù)處理、時(shí)間序列數(shù)據(jù)的平滑或變換，從時(shí)域或頻域中抽取特征、多種多樣的檢測(cè)算法以及讓人類(lèi)專(zhuān)家來(lái)校準(zhǔn)系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以處理三種常見(jiàn)的時(shí)間序列異常檢測(cè)場(chǎng)景：點(diǎn)的異常檢測(cè)（異常是時(shí)間點(diǎn)）、模式的異常檢測(cè)（異常是子序列）、系統(tǒng)的異常檢測(cè)（異常是時(shí)間序列的集合）。TODS提供了一系列相應(yīng)的算法。該包由 DATA Lab @ Texas A&M University 開(kāi)發(fā)

TODS 具有如下特點(diǎn)：

• 全棧式機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)：支持從數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、到檢測(cè)算法和人為規(guī)則每一個(gè)步驟并提供相應(yīng)的接口。

• 廣泛的算法支持：包括PyOD 提供的點(diǎn)的異常檢測(cè)算法、最先進(jìn)的模式的異常檢測(cè)算法（例如 DeepLog, Telemanon ），以及用于系統(tǒng)的異常檢測(cè)的集合算法。

• 自動(dòng)化的機(jī)器學(xué)習(xí)：旨在提供無(wú)需專(zhuān)業(yè)知識(shí)的過(guò)程，通過(guò)自動(dòng)搜索所有現(xiàn)有模塊中的最佳組合，基于給定數(shù)據(jù)構(gòu)造最優(yōu)管道。