Time Series Anomaly Detection

時系列異常検出とは、時系列データ内で正常なパターンから大幅に逸脱するデータポイントや部分列を特定するプロセスのことです。この技術の目的は、歴史的なデータを分析することで異常な行動を迅速に検出し、早期警告と対処を可能にすることです。金融リスク管理、産業機器の保守、サイバーセキュリティ監視などの分野で、この技術はシステムの安定性と安全性を大幅に向上させる重要な応用価値を持っています。