Orion:用于检测信号异常的机器学习库-源码

从数据到麻省理工学院AI实验室的开源项目。 猎户座 执照： 发展状况： 主页： ： 文档： : 概述 Orion是为无监督时间序列异常检测而构建的机器学习库。 利用给定的时间序列数据，我们提供了许多“已验证”的ML管道（也称为Orion管道），这些管道可以识别稀有模式并将其标记以供专家审核。 该库利用了在下开发的许多自动机器学习工具。 最新消息：在博客系列中了解有关在纽约出租车数据集上使用Orion管道的信息： 第1部分：了解无监督时间序列异常检测 第2部分：了解我们如何使用GAN解决问题？ 第3部分：如何评估异常检测管道？ 笔记本：启动我们的笔记本，通过colab发现Orion ！ 快速开始 用pip安装 安装Orion的最简单和推荐的方法是使用pip ： pip install orion-ml 这将从PyPi中拉出并安装最新的稳定版本。 在下面的示例中