End-User Priority in Benchmarking: OrionBench for Unsupervised Time Series Anomaly Detection

แนวคิดหลัก

Continuous benchmarking framework OrionBench aids in evaluating unsupervised time series anomaly detection models, guiding researchers and end-users in pipeline selection.

บทคัดย่อ

1. Abstract:

Time series anomaly detection is crucial in various domains.
OrionBench introduced as a user-centric benchmarking framework.
Provides abstractions, extensibility, and frequent releases for unsupervised anomaly detection.
2. Introduction:

Continuous data collection necessitates monitoring for patterns and deviations.
Machine learning aids in unsupervised anomaly detection.
Recent advancements in deep learning models for anomaly detection.
3. Challenges Faced by End-Users:

Difficulty in selecting the right model due to rapid innovation.
Lack of clarity on how to start using new pipelines.
Challenges in determining the effectiveness of new models compared to existing ones.
4. Benchmarking Framework OrionBench:

Standardized framework for integrating new pipelines and datasets.
Continuous benchmarking with frequent releases.
Open-source and publicly available under MIT license.
End-to-end benchmark executable with a single command.
5. Data Extraction:

"OrionBench holds 27 primitives, 12 pipelines, 14 public datasets, and 2 custom evaluation metrics."
6. Quotations:

"Unsupervised models flag any intervals that deviate from what is expected."
"OrionBench is a standardized framework that enables the integration of new pipelines and datasets."
7. Further Questions:

How can benchmarking frameworks like OrionBench adapt to evolving machine learning models?
What are the implications of unsupervised anomaly detection for real-world applications?
How can end-users ensure the reliability and effectiveness of selected anomaly detection pipelines?

สถิติ

OrionBench holds 27 primitives, 12 pipelines, 14 public datasets, and 2 custom evaluation metrics.

คำพูด

"Unsupervised models flag any intervals that deviate from what is expected."
"OrionBench is a standardized framework that enables the integration of new pipelines and datasets."

ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจาก

Making the End-User a Priority in Benchmarking

by Sarah Alnegh... ที่ arxiv.org 03-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.17748.pdf

สอบถามเพิ่มเติม

질문 1

벤치마킹 프레임워크인 OrionBench가 진화하는 기계 학습 모델에 적응하는 방법은 무엇인가요?

답변 1

OrionBench와 같은 벤치마킹 프레임워크는 진화하는 기계 학습 모델에 적응하기 위해 몇 가지 전략을 채택할 수 있습니다. 먼저, 새로운 모델이 개발되면 프레임워크에 쉽게 통합할 수 있는 확장성을 제공해야 합니다. 새로운 모델을 프레임워크에 통합하고 테스트하여 성능을 확인한 후에 엔드 유저에게 제공할 수 있어야 합니다. 또한 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하고, 새로운 데이터셋이나 하이퍼파라미터 설정에 대한 변경 사항을 반영하여 모델을 최신 상태로 유지해야 합니다. 이를 통해 기존 모델과 새로운 모델 간의 성능을 비교하고 최신 기술을 적용할 수 있습니다.

질문 2

실제 응용 프로그램에 대한 비지도 anomaly detection의 영향은 무엇인가요?

답변 2

비지도 이상 감지는 다양한 실제 응용 프로그램에 중요한 영향을 미칩니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 환자 모니터링을 통해 이상을 감지하여 조기 진닝을 제공할 수 있습니다. 금융 분야에서는 금융 사기나 부정 거래를 탐지하여 금융 기관의 안전을 유지할 수 있습니다. 또한, 제조업 분야에서는 장비의 이상을 사전에 감지하여 유지 보수 및 수리를 계획할 수 있습니다. 이러한 방식으로 비지도 이상 감지는 실제 환경에서 중요한 역할을 합니다.

질문 3

엔드 유저가 선택한 이상 감지 파이프라인의 신뢰성과 효과를 어떻게 보장할 수 있나요?

답변 3

엔드 유저가 선택한 이상 감지 파이프라인의 신뢰성과 효과를 보장하기 위해 몇 가지 절차를 따를 수 있습니다. 먼저, 파이프라인의 검증을 통해 성능을 확인하고 파이프라인이 안정적으로 작동하는지 확인해야 합니다. 또한, 다양한 데이터셋에서 파이프라인을 테스트하여 다양한 환경에서의 성능을 확인할 수 있습니다. 또한, 파이프라인의 하이퍼파라미터 설정을 조정하고 최적화하여 최상의 성능을 얻을 수 있습니다. 마지막으로, 파이프라인의 지속적인 모니터링을 통해 성능 변화를 추적하고 필요에 따라 조치를 취할 수 있습니다. 이러한 절차를 따르면 엔드 유저는 선택한 이상 감지 파이프라인의 신뢰성과 효과를 보다 확실하게 보장할 수 있습니다.