Юрий Кацер. Поиск точек изменения состояния (changepoint detection) на python

Общая задача обнаружения аномалий во временных рядах часто разделяется на две отдельные задачи: обнаружение выбросов или бинарная классификация (для точечных аномалий) и обнаружение точек изменения состояния (changepoint detection, для коллективных аномалий). В докладе подробно рассмотрена задача changepoint detection, методы для обнаружения точек изменения состояния, библиотеки на python, с помощью которых можно решать эту задачу. Также в докладе продемонстрирована реализация на python одного из самых распространенных подходов к решению задачи (генерация невязки сигнала) без применения специализированных библиотек. Доклад рассчитан на инженеров и разработчиков, знакомых с python и машинным обучением, стремящихся решить задачу поиска аномалий в своих доменных областях. Слушатели смогут: более глубоко разобраться в задаче поиска аномалий во временных рядах и понять разницу между типами аномалий (точечные, коллективные) и типами математических постановок задач (бинарная классификация, changepoint detection); узнать о наиболее популярных существующих библиотеках на python, решающих задачи поиска аномалий; понять, как ставить задачу поиска коллективных аномалий (changepoint detection) во временных рядах; узнать основные методы решения этой задачи, в том числе реализованные в библиотеках на python; узнать наиболее распространённый подход к решению задачи — генерация невязки сигнала (на основе различных моделей машинного обучения) и как легко реализовать этот подход на python.