Συγκριτική αξιολόγηση AutoML και μεταφοράς μάθησης σε εντοπισμό ανωμαλιών σε μονοδιάστατες χρονοσειρές
Creators: name: Μωυσιάδης, Γεώργιος Κ.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2025
Subjects: Αναγνώρηση ανωμαλιών
Χρονοσειρές
Μεταφορά μάθησης
Anomaly detection
Time series
Transfer learning

description: H ανίχνευση ανώμαλων δεδομένων σε χρονοσειρές είναι μια ουσιαστική δουλειά σε διάφορους τομείς, όπως στα οικονομικα, τομείς υγείας και βιομηχανίας. Αυτή η διπλωματική εργασία διερευνά την αξιολόγηση των τεχνικών του Αυτοματισμού Μηχανικής Μάθησης (AutoML) και της Μεταφοράς Γνώσης για την ανίχνευση ανώμαλων σημείων δεδομένων σε μονομεταβλητές χρονοσειρές. Οι παραδοσιακές προσεγγίσεις ανίχνευσης ανώμαλων δεδομένων συχνά χρειάζονται χειροκίνητη τροποποίηση στα χαρακτηριστικά του μοντέλου, που μπορεί να είναι αρκετά χρονοβόρα και υπολογιστικά δαπανηρή. Αυτή η έρευνα προσπαθεί να βρει μία σύνδεση στην εύρηση ομοιτήτων μεταξύ των συνόλων δεδομένων και στην αξιολόγης του έαν μπορούμε ή όχι να μεταφέρουμε γνώση από ένα σύνολο δεδομένων στο άλλο με προεκπαιδευμένα μοντέλα, αποφεύγοντας την δημουργία καινούργιου. Λαμβάνοντας υπόψη προηγούμενες εργασίες, όπως το TSB-UAD, που μας παρέχει μια μεγάλη ποικιία συνόλων δεδομένω για την εφαρμογή κατάλληλων πειραμάτων, το οποία υφίστανται μετασχιματισμούς, όπως προσθήκη λευκού θορύβου, τάσεις τυχαίας περιήγησης και πρόσθετες ακραίες τιμές. Η διερεύνηση των μεθολογιων ανώμαλων σημείων δεδομένων περιλαμβάνει, Δάση Απομόνωσης (Isolation Forest), δίκτυα Μακροπρόθεσμης Βραχυπρόθεσμης Μνήμης (Long Short-Term Memory – LSTM) και Αυτόματους Αποκωδικοποιητές. Κατά τη διαδικασία αξιολόγησης δεδομένων, η Μέγιστη Μέση Απόκλιση και η Δυναμική στρέβλωση ενσωματώνονται για να αξιολογηθεί εάν τα μοντέα που εκπαιδεύονται σε ένα σύνολο δεδομένων μπορούν να γενικευθούν αποτελεσματικά σε άλλα. Τα αποτελέσματα δείχνουν πως ενώ τα Δάση Απομόνωσης χρησιμεύον ως ισχυρή βάση, ωστόσο Αυτόματοι Αποκωδικοποιητές που βασίζονται στα δίκτυα Μακροπρόθεσμης Βραχυπρόθεσμης Μνήμης παρουσιάζουν ανώτερη απόδοση στον εντοπισμό πολύπλοκων συνεχών ανωμαλιών. Η επιβεβαίωση των ευρημάτων μας πως η μεταβιβαστική μάθηση ενισχύει την προσαρμοστικότητα του μοντέλου και μειώνει την ανάγκη για επανεκπαίδευση ή και τη δημιουργία νέου εξολοκλήρου μοντέλου.
description: Anomaly detection in time series data is an essential task across various domains, including finance, healthcare, and industrial monitoring. This thesis explores the comparative evaluation of Automated Machine Learning (AutoML) and Transfer Learning techniques for univariate time series anomaly detection. Traditional anomaly detection approaches frequently need manual feature engineering which can be time-consuming and computationally expensive. This works tries find a connection in finding similarities between datasets and assessing whether or not you can transfer knowledge from one dataset to the other with pre-trained models, and avoiding having to require to train a new model. Taking into account previous works, like the TSB-UAD, we can find a wide variety of datasets to apply the appropriate experiments, which undergo transformation, such addition of white noise, random walk trends, and added point outliers. The investigation of the anomaly detection methodologies, include, Isolation Forest, Long Short-Term Memory (LSTM) networks, and AutoEncoders. During the dataset evaluation process, Maximum Mean Discrepancy (MMD) and Dynamic Time Warping (DTW) are incorporated to assess whether models trained on one dataset can generalize effectively to others. Results demonstrate that while Isolation Forest serves as a strong baseline, LSTM-based AutoEncoders exhibit superior performance in detecting complex continuous anomalies. Confirming our findings that transfer learning enhances model adaptability and reduces the need for retraining or new model creation.