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TagAnomaly

多时间序列异常检测数据标注与可视化工具

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。

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。
AnomalyGPT - 突破性工业异常检测方法
AnomalyGPTGithubImageBindVicuna工业异常检测开源项目视觉语言模型
AnomalyGPT是一种创新的工业异常检测方法,结合了大型视觉语言模型技术。该方法无需手动设置阈值,能自动检测工业图像中的异常,并指出其位置和特征。AnomalyGPT通过预训练的图像编码器和语言模型,利用模拟异常数据来分析工业图像及相关描述。此外,它还可以仅凭少量正常样本就能识别新类型的异常。
TagUI - 多语言支持的开源RPA工具,兼容多个平台和应用
GithubRPATagUI开源软件开源项目脚本自动化
TagUI是一款开源的RPA工具,支持Windows、macOS和Linux操作系统。用户可以用TagUI语言编写自动化流程,支持22种语言和多种应用场景,包括网页、桌面应用和命令行。TagUI功能丰富,从Excel数据处理到Telegram通知都能实现自动化,还支持通过MS Office插件和常用文本编辑器创建和编辑RPA机器人。虽然TagUI官方维护即将停止,用户仍可通过Python RPA包继续使用其工作流。
numalogic - 开源时间序列分析和异常检测框架
AIOpsGithubnumalogic开源项目异常检测时间序列分析机器学习
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。
tsod - 开源时间序列异常检测Python库
GithubPython库tsod传感器数据开源软件开源项目时间序列异常检测
tsod是一个开源的时间序列异常检测Python库,专注于水领域应用。它提供简洁统一的API,集成多种算法从基础规则到高级神经网络,能高效识别传感器数据中的异常和缺失。该工具部署便捷,适用于实时决策和数值模拟的数据预处理。tsod面向DHI用户和水领域,提供可靠的异常检测方案,并鼓励社区参与开发。
pyoats - 灵活强大的时间序列异常检测Python库
GithubOATS开源项目异常检测时间序列机器学习
pyoats是一个专注于时间序列异常检测的开源Python库。它整合了多种先进检测算法,支持单变量和多变量时间序列分析,并提供统一的输出接口。该项目不仅集成了PyTorch、TensorFlow等深度学习框架,还包含传统统计方法。pyoats旨在简化异常检测实验流程,为数据科学家和工程师提供了一个功能丰富、使用灵活的工具。
HyperTS - 全面的时间序列分析工具包 支持多任务和多模式分析
GithubHyperTS开源项目异常检测时间序列分析自动机器学习预测
HyperTS是一款全面的时间序列分析工具包,集成了统计模型、深度学习和神经架构搜索。它支持预测、分类、回归和异常检测等多种任务,适用于复杂的时间序列分析场景。该工具包提供多变量和协变量支持,概率区间预测,以及丰富的预处理、评估指标和搜索策略。HyperTS简单易用,为时间序列分析提供了端到端的自动化解决方案。
Segment-Any-Anomaly - 基于混合提示正则化的零样本异常分割方法
GithubSAA+图像处理开源项目异常分割计算机视觉零样本学习
Segment-Any-Anomaly项目提出了一种基于混合提示正则化的零样本异常分割方法。该方法通过适配Grounding DINO和Segment Anything等基础模型,实现了对多种异常检测数据集的高效分割。项目在MVTec-AD、VisA等公开数据集上展现出优秀性能,并在VAND工作坊竞赛中取得佳绩。仓库包含完整代码实现、演示和使用说明,便于研究者复现和应用。
Streamline-Analyst - AI数据分析工具,自动化处理全流程数据
GithubStreamline Analyst开源项目数据分析数据可视化模型选择自动化工作流程
Streamline Analyst 是一个基于大型语言模型的开源数据分析应用,旨在提高数据分析效率。它自动执行数据清洗、预处理和其他复杂任务,如识别目标对象、划分测试集以及选择最佳模型。用户只需进行简单的操作,即可快速得到高质量的视觉化结果和模型。此工具确保数据隐私和安全,同时未来将增加自然语言处理、神经网络和对象检测等更多高级功能。
awesome-time-series - 时间序列分析资源及工具集锦
GithubPython可视化开源项目数据分析时间序列机器学习
该项目汇集了丰富的时间序列和序列数据处理资源。涵盖Python、R、Java等多种语言的工具库,内容包括特征工程、分割、增强和可视化等方面。同时收录了相关数据库、标注工具、学术论文、开源模型、书籍和课程,为时间序列分析提供全面参考。
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