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A demonstration of the exathlon benchmarking platform for explainable anomaly detection

  • Vincent Jacob
  • , Fei Song
  • , Arnaud Stiegler
  • , Bijan Rad
  • , Yanlei Diao
  • , Nesime Tatbul
  • École Polytechnique
  • Massachusetts Institute of Technology

Résultats de recherche: Contribution à un journalArticle de conférenceRevue par des pairs

Résumé

In this demo, we introduce Exathlon – a new benchmarking platform for explainable anomaly detection over high-dimensional time series. We designed Exathlon to support data scientists and researchers in developing and evaluating learned models and algorithms for detecting anomalous patterns as well as discovering their explanations. This demo will showcase Exathlon’s curated anomaly dataset, novel benchmarking methodology, and end-to-end data science pipeline in action via example usage scenarios.

langue originaleAnglais
Pages (de - à)2827-2830
Nombre de pages4
journalProceedings of the VLDB Endowment
Volume14
Numéro de publication12
Les DOIs
étatPublié - 1 janv. 2021
Modification externeOui
Evénement47th International Conference on Very Large Data Bases, VLDB 2021 - Virtual, Online
Durée: 16 août 202120 août 2021

Empreinte digitale

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