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numalogic

开源时间序列分析和异常检测框架

numalogic是一个开源的机器学习框架,专注于运营数据分析和AIOps。该框架集成了多种ML模型和算法,提供预测性数据分析、模型选择、数据处理和特征提取功能。numalogic适用于部署失败检测、系统故障识别、欺诈检测等场景。它支持实时训练,可根据输入数据自动更新模型,适合构建持续运行的ML平台。numalogic设计简洁,易于使用和扩展,为数据分析提供了灵活的解决方案。

anomalib - 视觉异常检测算法开发与部署工具库
AnomalibGithubOpenVINO基准测试开源项目异常检测深度学习
Anomalib是一个专注于视觉异常检测的开源深度学习库。它提供多种先进算法实现,支持模型训练、推理、基准测试和超参数优化。该库基于Lightning框架开发,简化了代码结构,并支持模型导出为OpenVINO格式以加速推理。Anomalib还包含便捷的推理工具,方便用户快速部署异常检测模型。其模块化设计和完善的文档使其成为研究和应用视觉异常检测的理想工具。
Anomify - 实时异常检测平台 提升指标监控效率
AI工具Anomify告警系统实时分析异常检测指标监控
Anomify为实时异常检测平台,致力于优化指标监控流程。平台采用先进算法分析数据,实时检测异常并告警,减少误报并加速问题解决。适用对象包括管理者、SRE和DevOps工程师,支持多种时间序列数据库和通知方式,有助于提升系统性能监控效率,快速识别和处理问题。
signoz - 全栈可观测性平台 开源替代DataDog和New Relic
GithubSigNoz分布式追踪应用监控开源项目性能故障排查日志管理
SigNoz是一款开源全栈可观测性平台,集成指标、分布式追踪和日志管理功能。它支持多种编程语言,提供统一界面进行应用监控和问题排查,具备复杂查询和灵活告警能力。作为DataDog和New Relic的开源替代方案,SigNoz为企业提供更好的数据隐私和安全控制。
Orion - 开源无监督时间序列异常检测库
AI实验室GithubOrion开源项目无监督学习时间序列异常检测机器学习库
Orion是MIT数据到AI实验室开发的开源库,专注于无监督时间序列异常检测。该项目提供多个验证过的机器学习管道,能够识别时间序列数据中的异常模式。Orion集成了自动机器学习工具,支持AER、TadGAN等算法,并提供完善的文档、教程和基准测试。兼容Python 3.8-3.11版本,可通过pip轻松安装。适用于需要进行时间序列分析的研究人员和开发者。
TagAnomaly - 多时间序列异常检测数据标注与可视化工具
GithubShiny框架开源项目异常检测数据可视化时间序列标记工具
TagAnomaly是一款开源的多时间序列异常检测数据标注工具。它提供直观的可视化界面,支持用户在时间序列上选择和检查异常点,比较不同类别的时间序列,并利用Twitter异常检测算法提供参考。该工具还支持观察类别间分布变化,有助于创建高质量的异常检测模型训练数据集。TagAnomaly适用于需要处理多类别时间序列数据的数据科学和分析项目。
Merlion - 全面的时间序列智能分析库
GithubMerlion开源项目异常检测时间序列机器学习预测
Merlion是一个功能丰富的Python时间序列分析库,集成了预测、异常检测和变点检测等多项能力。它支持单变量和多变量时间序列,提供标准化数据处理、多种算法模型、自动调参、外部变量支持等特性。Merlion还包含实用的后处理规则和灵活的评估流程,可帮助快速开发和基准测试时间序列模型。
anomalize - R语言时间序列异常检测工具
AnomalizeGithubR语言开源项目异常检测数据分析时间序列
anomalize是一个R语言包,用于时间序列异常检测。它提供时间序列分解、异常检测和重组等功能,可有效分离正常数据和异常数据。该工具支持直观的可视化,并可通过清理异常值提高预测准确性。虽然核心功能已被timetk包替代,但anomalize仍保留原有功能以支持现有代码。
luminaire - 开源时间序列异常检测库
GithubLuminaire开源库开源项目异常检测时间序列机器学习
Luminaire是一个开源的Python库,专门用于时间序列数据的异常检测和预测。它集成了数据预处理、建模和配置优化功能,可自动处理各类时间序列数据。该库支持批处理和流式数据监控,能识别相关性和季节性模式,并适应数据随时间的变化。Luminaire设计简单易用,仅需少量配置即可实现高效的异常检测。
nupic-legacy - 实现分层时间记忆算法的开源智能计算平台
GithubHTM算法NuPIC开源项目异常检测数据流预测机器智能平台
NuPIC是实现分层时间记忆(HTM)学习算法的开源机器智能平台,专注于时间序列数据的异常检测和预测。目前该项目处于维护模式,仅进行小版本更新和关键bug修复。NuPIC支持Linux、MacOS和Windows系统,可通过pip安装。该平台为研究人员和开发者提供探索类脑计算模型的工具,推动人工智能领域的发展。
Time-Series-Library - 开源深度学习时间序列分析工具库
GithubTSLib开源项目异常检测时间序列深度学习预测
TSLib为深度学习研究者提供了一个专业开源时间序列分析库,涵盖广泛的应用领域,如长短期预测、数据填充、异常检测和分类。本库提供清晰的代码基础,支持时间序列模型的评估与开发,包括最新的模型评估和深度时间序列研究成果。该工具适合科研和开发人员使用,以推动时间序列分析的未来研究与实践。
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