Detekce anomálií v časových řadách

Ing. Daniel Havrda

Diplomová práce

Anomaly detection in time series data

Anotace:

Tato diplomová práce poskytuje úvod do analýzy časových řad a metod detekce anomálií, aplikovaných na tato data. Text se věnuje základním konceptům časových řad, rozlišuje mezi různými typy anomálií a popisuje různé metody pro jejich detekci, včetně statistických metod, učení bez učitele, učení s učitelem a technik hlubokého učení. V praktické části je demonstrována aplikace vybraných metod detekce na reálných datových sadách z chladících zařízení s cílem posoudit jejich schopnost efektivně rozpoznávat různé typy anomálií. Na základě získaných poznatků je navržen systém, který je schopen efektivně rozlišovat mezi různými typy anomálií v srovnatelných datových sadách získaných ze stejného typu senzorů.

Abstract:

This thesis provides an introduction to the analysis of time series and methods for anomaly detection applied to this data. The text addresses the basic concepts of time series, differentiates between various types of anomalies, and describes various methods for their detection, including statistical methods, unsupervised learning, supervised learning, and deep learning techniques. In the practical part, the application of selected detection methods on real data sets from refrigeration devices is demonstrated to assess their ability to effectively recognize different types of anomalies. Based on the findings, a system is designed that is capable of effectively distinguishing between different types of anomalies in comparable data sets obtained from the same type of sensors.

Klíčová slova

Detekce anomálií, Časové řady, Strojové učení, Odlehlé hodnoty, Anomálie

Keywords

Anomaly detection, Outlier values, Anomalies, Time series, Machine learning

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 25. 4. 2024

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 22. 5. 2024
• Vedoucí: Ing. Karel Mls, Ph.D.
• Oponent: doc. Ing. Pavel Čech, Ph.D.

Univerzita Hradec Králové

Fakulta informatiky a managementu

Magisterský studijní program / obor:
Datová věda / Datová věda