Algorithmen und Methoden der Zeitreihenanalyse (SoSe 2022)

Eine Zeitreihe stellt eine Folge zetlich geordneter Messungen dar, wie z.B. EKG-Verläufe, Aktienkurse oder Sensormessungen. Die Zeitreihenanalyse umfasst Methoden zur Analyse dieser Daten, aufgeteilt in Vorhersage, Klassifikation, Anomalie-Erkennung, Segmentierung, Motif-Erkennung oder Clusterung.

In diesem Seminar werden wir uns mit dem Aspekt der Anomalie-Erkennung auf Zeitreihen beschäftigen. Eine Anomalie ist eine Beobachtung, die so stark von anderen Beobachtungen abweicht, dass der Verdacht besteht, dass sie durch einen anderen Mechanismus entstanden ist. Anomalien treten als ungewöhnliche einzelne Messungen oder ungewöhnliche Teilsequenzen auf.

Für die Erkennung von Anomalien existieren eine Vielzahl an Python-Bibliotheken. In diesem Seminar werden Gruppen von Studierenden Python-Bibliothek in einem Wettbewerb auf Zeitreihen mit "echten" Anomalien evaluieren. Der Schwerpunkt liegt auf zeitreihenbasierten Verfahren und Maschinellen Lernmethoden. Das Seminar hat das übergeordnete Ziel, die Eigenheiten der verschiedenen Verfahren und Bibliotheken kennenzulernen und vergleichen zu können.