Mycket av världens data är streaming, tidsserie data, där anomalier ger betydande information i kritiska situationer. Ändå upptäckt avvikelser i strömmande data är en svår uppgift, som kräver detektorer för att bearbeta data i realtid, och lära samtidigt göra förutsägelser. Vi presenterar en ny anomali detekteringsteknik baserad på en on-line sekvens minne algoritm som kallas Hierarchical Temporal Memory (HTM). Vi visar resultat från en live-applikation som upptäcker avvikelser i finansiella mätvärden i realtid. Vi testar även algoritmen på NAB, ett publicerat riktmärke för att upptäcka anomalier i realtid, där vår algoritm uppnår bästa möjliga resultat.
Ahmad och Purdy undersökte en metod för tidsserie anomalidetektering som kallas hierarkiskt temporalminne REF.
Real-Time Anomaly Detection for Streaming Analytics
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}