采访Thi Kieu Khanh Ho: 时间序列异常检测

摘要

在AAAI/SIGAI博士联盟系列访谈中，麦吉尔大学和Mila-魁北克AI研究所的博士生Thi Kieu Khanh Ho介绍了她的研究。她专注于时间序列异常检测，旨在在标记数据稀缺、嘈杂或受污染的情况下，教会AI系统识别真实世界数据流中的异常。她的方法可应用于医疗、工业监控和预测性维护。她开发了EEG-CGS，一种无需标记癫痫样本即可检测脑电图（EEG）异常通道的自监督框架；以及TSAD-C，一种处理训练数据本身含有异常情况的多元时间序列异常检测框架。她还撰写了关于自监督学习和基于图的时间序列异常检测的综述。