## Memo - ![[Pasted image 20240111145723.png]] ## Abstract 近年の技術の進歩は、データ収集に大きなブレークスルーをもたらし、時間をかけて大量のデータを集めることができるようになり、その結果、時系列を生成することができるようになりました。このようなデータのマイニングはここ数年、研究者や実務家にとって重要な課題となっており、その中にはエラーや関心事を表す可能性のある外れ値や異常値を検出することも含まれる。このレビューは、時系列の文脈における教師なし外れ値検出技術に関する構造的かつ包括的な最新技術を提供することを目的としている。この目的のために、外れ値検出技術を特徴付ける主要な側面に基づく分類法を提示する。 [[2021__CSUR__A Review on Outlier-Anomaly Detection in Time Series Data__translations]]