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J-GLOBAL ID：202102212054203015   整理番号：21A1875340

VADETIS:異常検出技術のための説明可能な評価器【JST・京大機械翻訳】

VADETIS: An Explainable Evaluator for Anomaly Detection Techniques

著者 (6件)： Khelifati Abdelouahab (University of Fribourg,Switzerland) ,  Khayati Mourad (University of Fribourg,Switzerland) ,  Cudre-Mauroux Philippe (University of Fribourg,Switzerland) ,  Hanni Adrian (University of Bern,Switzerland) ,  Liu Qian (TU,Berlin,Germany) ,  Hauswirth Manfred (TU,Berlin,Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2021  号： ICDE  ページ： 2661-2664  発行年： 2021年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 異常検出は,システムまたは生成されたデータの予期された挙動に適合しない不規則なパターンの同定からなる基本的な問題である。多くの異常検出技術が時系列データのために提案されている。しかし,最も適当な検出方法を選択することは,提案技術が性能において広く変化するので,困難なままである。検出方法の適切な選択は,異常が避けられないが,確実に検出される必要がある,患者の健康のモニタリングのようなミッションクリティカルアプリケーションの多くの特性に影響を与える。このデモでは,いくつかの異常検出手法の性能の活用を可能にする新しい評価者を提示し,与えられたデータセットに対する各技法の挙動および(不)利点の理解における実務者を支援する。簡単でよく構造化された方法で,実務者は望ましい異常検出セットアップを指定でき,このシステムは各技術のパラメータを調整し,容易に理解できる報告でそれらの特性を分析する。また,このツールは,各異常タイプと評価メトリックのための最も適切な技術を推薦することを可能にした。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 検出法 ,  *応用プログラム
準シソーラス用語： 時系列データ ,  異常検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 異常検出 ,  説明 ,  評価器