Tijdreeksdetectie

Tijdreeksdetectie, ook wel anomaly detection in time series genoemd, is het proces van het identificeren van patronen, gebeurtenissen of datapunten die significant afwijken van wat als normaal wordt beschouwd binnen een reeks tijdgebonden data. Deze afwijkingen, ook wel uitschieters, anomalieën of outliers genoemd, kunnen duiden op belangrijke gebeurtenissen, storingen, fraude, meetfouten of interessante trends die nader onderzoek vereisen.

Het toepassingsgebied van tijdreeksdetectie is breed en omvat diverse sectoren. In financiën wordt het gebruikt om frauduleuze transacties te detecteren of ongebruikelijke marktfluctuaties te signaleren. In industriële toepassingen kan het helpen bij het voorspellen van machinefalen door afwijkende sensormetingen te identificeren, wat preventief onderhoud mogelijk maakt. Bij netwerkbeveiliging kan het dienen om verdachte activiteiten of cyberaanvallen te detecteren op basis van afwijkende netwerkverkeerspatronen. Ook in de gezondheidszorg kan het worden ingezet om ongebruikelijke patiëntmetingen te signaleren.

Verschillende methoden kunnen worden toegepast voor tijdreeksdetectie, variërend van statistische benaderingen zoals Z-scores en controlekaarten, tot machine learning technieken zoals clustering, Support Vector Machines (SVMs), en neurale netwerken zoals Recurrent Neural Networks (RNNs) en Long Short-Term Memory (LSTM) netwerken. De keuze van de methode hangt af van de aard van de data, de complexiteit van de te detecteren anomalieën en de beschikbare rekenkracht. Vaak wordt een combinatie van technieken gebruikt om de detectieprestaties te optimaliseren.