Time Series Anomaly Detection

Die Erkennung von Anomalien in Zeitreihen bezieht sich auf den Prozess, Datenpunkte oder Teilsequenzen zu identifizieren, die erheblich von den normalen Mustern innerhalb von Zeitreihendaten abweichen. Ihr Ziel ist es, durch die Analyse historischer Daten ungewöhnliches Verhalten frühzeitig zu erkennen, um frühzeitige Warnungen und Interventionen zu ermöglichen. Diese Technologie hat erhebliche Anwendungswerte in Bereichen wie der Finanzrisikokontrolle, der Wartung industrieller Geräte und der Cybersicherheitsüberwachung, indem sie die Stabilität und Sicherheit von Systemen effektiv verbessert.