시계열 이상 감지 시작하기
이상 감지는 정상 동작을 완전히 특성화하고 이 정상 동작에서 벗어난 동작을 감지하여 신호 이상을 식별하는 과정입니다.
물리 기반 동특성 모드, 고장 모드, 또는 시그니처에 대한 지식이 없어도 이상 감지 알고리즘을 만들 수 있습니다. 레이블이 지정되지 않은 정상 데이터만 사용하여 이상 감지기를 훈련시킬 수 있습니다. 따라서 레이블이 지정되지 않은 이상 데이터는 테스트에 사용할 정도의 비교적 소량만 필요합니다.
Time Series Anomaly Detection for MATLAB® 지원 패키지를 사용하면 머신러닝, 딥러닝, 통계적 제어 처리를 기반으로 한 이상 감지기를 개발할 수 있습니다. 이 패키지는 사용자의 데이터에 가장 적합한 감지기를 찾기 위해 다양한 감지기 유형을 학습, 플로팅, 평가, 조정하는 함수를 제공합니다. 이 지원 패키지에는 Time Series Anomaly Detector라는 앱도 포함되어 있어, 이를 통해 감지기를 대화형 방식으로 개발하고 테스트한 후, 정상 동작하는 감지기를 MATLAB 작업 공간으로 내보낼 수 있습니다.
도움말 항목
- Detecting Anomalies in Time Series
Examine the general workflow for developing anomaly detectors that detect anomalous subsequences in time series.
- Develop Time Series Anomaly Detector in Time Series Anomaly Detector App
Create, train, and evaluate a time series anomaly detector using the Time Series Anomaly Detector app.
