異常検知のためのコントラスト学習を用いた時系列予測

この研究は、異常検知に焦点を当て、時系列予測モデルを改善するためにコントラスト学習技術を適用することを調査しています。コントラスト学習を使用することで、異常なデータポイントが存在する場合でも、より堅牢で正確な予測につながる可能性があります。

• •コントラスト学習を時系列予測に適用。
• •時系列データ内の異常検知の課題に対処。
• •予測の堅牢性と精度を向上させる可能性。