Anomaly Detection With Time Series Forecasting
Idioma: inglés
Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2020
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Anomaly detection time series is a very large and complex field. In the past few years, many tech-niques based on data science were designed in order to improve the efficiency of methods developedfor this purpose. In this paper, we introduce Recurrent Neural Networks (RNNs) with LSTM units, ARIMA and Facebook Prophet library for anomaly detection with time series forcasting. Becauseof the difficulty in obtaining labeled anomaly datasets, an unsupervised technique will be experimented. Unsupervised anomaly detection is the process of detecting abnormal points in a given dataset without prior label for training. An anomaly could become normal during the data evolu-tion, therefore it is important to maintain a dynamic system to monitor the abnormality. While LSTMs and ARIMA are powerful methods for time series forecasting the future, the Prophet package works best with time series that have strong seasonal effects and several seasons of historical data. The Prophet is very powerful with missing data and shifts in the trend, and specially handles anomalies well.…
N° de ref. del artículo 9786203026160
- Título
- Anomaly Detection With Time Series Forecasting
- Autor
- Hoan Dao
- Editorial
- LAP LAMBERT Academic Publishing
- Año de publicación
- 2020
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 6203026166
- ISBN 13
- 9786203026160
- Peso del artículo
- 125 gramos
- Dimensiones
- 220x150x5 mm
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Información sobre el derecho de desistimiento
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El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
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Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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