sintel-dev/Orion

Unsupervised time series anomaly detection library

What it solves

Orion은 라벨이 지정된 학습 세트 없이도 시계열 데이터에서 희귀 패턴과 이상치를 식별하도록 설계되었습니다. 검증된 머신러닝 파이프라인 컬렉션을 제공하여 비정상적인 신호를 자동으로 플래그하고 전문가가 검토할 수 있게 합니다.

How it works

이 라이브러리는 다양한 비지도 학습 아키텍처를 구현하여 이상치를 탐지합니다. GAN(Generative Adversarial Networks), Autoencoder( Dense, VAE, LSTM) 기반 파이프라인과 AER( Auto‑Encoder with Regression ), Matrix Profile 같은 특수 방법을 포함한 여러 "검증된" 파이프라인을 제공합니다. 사용자는 파이프라인을 학습 데이터에 fit 한 뒤 detect 메서드를 사용해 새로운 신호에서 이상치를 식별할 수 있으며, 각 감지된 이벤트의 시작, 종료 및 심각도가 반환됩니다.

Who it’s for

이 도구는 시계열 신호를 모니터링하고 최신 비지도 ML 모델을 활용해 이상치나 희귀 이벤트를 자동으로 탐지해야 하는 데이터 과학자와 연구자를 위한 것입니다.

Highlights

  • Multiple Pipeline Options: TadGAN, AER, AnomalyTransformer 등 다양한 모델을 포함합니다.
  • Automated ML Tools: MIT Data to AI Lab의 자동 머신러닝 도구를 사용해 구축되었습니다.
  • Benchmarked Performance: 12개의 서로 다른 데이터셋에 대해 베이스라인(ARIMA)과 비교하는 리더보드를 유지합니다.
  • Simple API: 빠른 배포를 위한 간단한 fit 및 detect 워크플로를 제공합니다.