Industrial processes are monitored by a large number of various sensors that produce time-series data. Deep Learning offers a possibility to create anomaly detection methods that can aid in preventing malfunctions and increasing efficiency. But creating such a solution can be a complicated task, with factors such as inference speed, amount of available data, number of sensors, and many more, influencing the feasibility of such implementation. We introduce the DeTAVIZ interface, which is a web browser based visualization tool for quick exploration and assessment of feasibility of DL based anomaly detection in a given problem. Provided with a pool of pretrained models and simulation results, DeTAVIZ allows the user to easily and quickly iterate through multiple post processing options and compare different models, and allows for manual optimisation towards a chosen metric.


翻译:深入学习为创建异常现象检测方法提供了可能性,有助于防止故障和提高效率。但是创建这样的解决方案可能是一项复杂的任务,其因素包括推断速度、可用数据数量、传感器数量等,以及影响实施可行性的更多因素。我们引入了DETAVIZ接口,这是一个基于网络浏览器的可视化工具,用于快速探索和评估基于DL的异常现象在特定问题中检测的可行性。DTAVIZ提供了一批预先培训的模型和模拟结果,它允许用户通过多个后处理选项和比较不同的模型而容易和迅速地循环,并允许人工优化到选定的指标。

0
下载
关闭预览

相关内容

在数据挖掘中,异常检测(英语:anomaly detection)对不符合预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。 特别是在检测滥用与网络入侵时,有趣性对象往往不是罕见对象,但却是超出预料的突发活动。这种模式不遵循通常统计定义中把异常点看作是罕见对象,于是许多异常检测方法(特别是无监督的方法)将对此类数据失效,除非进行了合适的聚集。相反,聚类分析算法可能可以检测出这些模式形成的微聚类。 有三大类异常检测方法。[1] 在假设数据集中大多数实例都是正常的前提下,无监督异常检测方法能通过寻找与其他数据最不匹配的实例来检测出未标记测试数据的异常。监督式异常检测方法需要一个已经被标记“正常”与“异常”的数据集,并涉及到训练分类器(与许多其他的统计分类问题的关键区别是异常检测的内在不均衡性)。半监督式异常检测方法根据一个给定的正常训练数据集创建一个表示正常行为的模型,然后检测由学习模型生成的测试实例的可能性。
如何构建你的推荐系统?这份21页ppt教程为你讲解
专知会员服务
64+阅读 · 2021年2月12日
专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
157+阅读 · 2020年6月2日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
175+阅读 · 2020年2月1日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
143+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
49+阅读 · 2019年10月11日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2019年11月20日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
8+阅读 · 2021年10月5日
Object Detection in 20 Years: A Survey
Arxiv
48+阅读 · 2019年5月13日
VIP会员
相关VIP内容
如何构建你的推荐系统?这份21页ppt教程为你讲解
专知会员服务
64+阅读 · 2021年2月12日
专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
157+阅读 · 2020年6月2日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
175+阅读 · 2020年2月1日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
143+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
49+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
已删除
将门创投
4+阅读 · 2019年11月20日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员