Разумные алгоритмы: обнаружение аномалий во временных рядах с помощью языковых моделей

Автор: Денис Аветисян

Новый подход объединяет обучение с подкреплением и возможности больших языковых моделей для более точного выявления отклонений в данных временных рядов.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Предложенная схема использует агента на основе LSTM, управляемого обучением с подкреплением, который анализирует временные ряды посредством скользящих окон; награда формируется путем объединения реконструкции на основе VAE и потенциала большой языковой модели для семантического формирования с использованием меток, полученных в процессе активного обучения, что позволяет получать прогнозы аномалий.

Предлагается фреймворк, использующий семантическое формирование вознаграждения и обучение с подкреплением для повышения эффективности обнаружения аномалий во временных рядах, особенно в условиях разреженных данных и сложных временных зависимостей.

Обнаружение аномалий во временных рядах, несмотря на свою критическую важность для таких областей, как финансы и промышленный мониторинг, часто затруднено из-за нехватки размеченных данных и сложности выявления закономерностей. В данной работе, ‘LLM-Enhanced Reinforcement Learning for Time Series Anomaly Detection’, предложен инновационный подход, объединяющий обучение с подкреплением и большие языковые модели для повышения точности обнаружения аномалий. Ключевым нововведением является использование семантических вознаграждений, генерируемых LLM, для более эффективного обучения агента, что позволяет достичь передовых результатов при ограниченном объеме размеченных данных. Сможет ли данная комбинация методов существенно расширить возможности анализа временных рядов в реальных условиях и стать основой для создания самообучающихся систем мониторинга?

Вневременной Вызов Обнаружения Аномалий

Традиционные методы обнаружения аномалий в рядах временных данных часто сталкиваются с серьезными трудностями при анализе реальных данных, отличающихся высокой сложностью и изменчивостью. Это обусловлено тем, что большинство алгоритмов полагаются на предположения о стационарности и нормальном распределении данных, которые редко выполняются в практических сценариях. В результате, даже незначительные отклонения от ожидаемого поведения могут быть ошибочно интерпретированы как аномалии, приводя к неприемлемо высокому уровню ложных срабатываний. Данная проблема особенно актуальна в областях, где стоимость пропущенной аномалии высока, но и частота ложных тревог должна быть минимальной, например, в системах мониторинга критически важного оборудования или в финансовых приложениях, где требуется точное выявление мошеннических операций.

Применение контролируемых методов обнаружения аномалий во временных рядах, несмотря на потенциальную точность, сталкивается с существенными трудностями, обусловленными необходимостью в обширных, размеченных наборах данных. Процесс ручной разметки каждого временного интервала требует значительных временных и финансовых затрат, особенно в контексте больших объемов данных, генерируемых современными системами мониторинга. Более того, даже после значительных усилий по разметке, данные могут быстро устаревать, требуя постоянного обновления и повторной разметки, чтобы поддерживать эффективность модели. Это делает контролируемые подходы практически неприменимыми в динамичных средах, где аномалии могут быстро меняться и адаптироваться, а доступ к размеченным данным ограничен или невозможен.

В условиях постоянно меняющихся временных рядов, потребность в надежных, неконтролируемых методах обнаружения аномалий становится особенно актуальной. Традиционные алгоритмы часто оказываются неэффективными при столкновении со сложными и динамичными данными, что приводит к высокой частоте ложных срабатываний. Неконтролируемые методы, в отличие от требующих предварительной разметки данных, способны адаптироваться к новым паттернам и изменениям в данных без вмешательства человека. Это особенно важно для систем мониторинга в реальном времени, где аномалии могут возникать неожиданно и требовать немедленной реакции. Разработка алгоритмов, способных самостоятельно выявлять и сигнализировать об отклонениях от нормы, открывает новые возможности для автоматизации процессов и повышения эффективности систем, работающих с временными рядами в самых разных областях — от финансов и промышленности до здравоохранения и климатологии.

Аномалии в данных SMD успешно выявляются моделью Llama, что подтверждается сопоставлением истинных аномалий (зеленый цвет) с обнаруженными (красный цвет) на фоне исходного сигнала (синий цвет), как показано на детальных увеличениях.

Обучение с Подкреплением: Последовательное Оценивание Аномалий

Представление обнаружения аномалий как задачи обучения с подкреплением позволяет агенту идентифицировать отклонения посредством взаимодействия с данными временных рядов. В данном подходе, агент действует в среде, представленной последовательностью данных, и предпринимает действия, направленные на выявление аномалий. Каждое действие агента оценивается на основе полученной награды, отражающей корректность обнаружения аномалии или, наоборот, ложного срабатывания. Процесс обучения осуществляется путем максимизации суммарной награды, что позволяет агенту адаптироваться к характеристикам данных и улучшать точность выявления аномальных паттернов без необходимости в предварительно размеченных данных. Такой подход обеспечивает гибкость и возможность адаптации к изменяющимся условиям в потоке данных.

Для обработки последовательных данных и выявления аномалий используется агент на основе LSTM (Long Short-Term Memory). LSTM-сети позволяют учитывать временные зависимости в данных благодаря своей рекуррентной архитектуре и способности сохранять информацию о прошлых состояниях. Это особенно важно для анализа временных рядов, где текущее значение может зависеть от предыдущих значений. Использование LSTM в качестве агента позволяет более точно выявлять аномалии, так как сеть способна учитывать контекст и закономерности во временной последовательности, что повышает общую точность обнаружения аномалий по сравнению с моделями, не учитывающими временные зависимости.

В отличие от традиционных методов обнаружения аномалий, требующих больших объемов размеченных данных для обучения, предлагаемый подход минимизирует эту потребность. Вместо этого, агент обучается посредством взаимодействия с временными рядами и получения сигнала вознаграждения. Этот сигнал формируется на основе оценки действий агента — например, определения конкретной точки как аномальной или нормальной. Положительное вознаграждение выдается за корректное определение аномалий, а отрицательное — за ошибки. Таким образом, агент самостоятельно оптимизирует свою стратегию обнаружения аномалий, основываясь на полученном опыте и максимизируя суммарное вознаграждение, что позволяет эффективно работать в условиях ограниченного количества или отсутствия размеченных данных.

Усиление Вознаграждения: Семантический Контекст и Неконтролируемые Сигналы

Формирование награды на основе потенциала (Potential-Based Reward Shaping) повышает эффективность обучения агента за счет предоставления информативных сигналов во время исследования среды. Этот метод заключается в добавлении к основной награде компонента, основанного на функции потенциала, которая отражает близость агента к желаемой цели или состоянию. В отличие от обучения с разреженной наградой, где агент получает сигнал только при достижении цели, формирование награды на основе потенциала обеспечивает более частые и содержательные сигналы, направляя агента к оптимальной стратегии и ускоряя процесс обучения. Функция потенциала может быть разработана таким образом, чтобы стимулировать исследование полезных областей пространства состояний и избегать нежелательных или опасных ситуаций, тем самым улучшая общую производительность агента.

Большие языковые модели (БЯМ), такие как Phi-2, GPT-3.5 и Llama-3, способны генерировать семантические потенциальные функции (СПФ) для анализа временных рядов. Эти СПФ формируются на основе понимания БЯМ контекста и закономерностей, содержащихся во временных данных. В отличие от традиционных методов, основанных на ручных признаках или статистических моделях, СПФ, генерируемые БЯМ, позволяют учитывать сложные взаимосвязи и неявные правила, присутствующие во временных рядах. Применение СПФ в качестве сигнала вознаграждения в обучении с подкреплением позволяет агенту более эффективно исследовать пространство состояний и быстрее сходиться к оптимальной стратегии, поскольку СПФ предоставляют информацию о «смысле» текущего состояния временного ряда и потенциальной полезности последующих действий.

Вариационные автоэнкодеры (VAE) предоставляют возможность оценки аномалий без использования размеченных данных, формируя дополнительный компонент вознаграждения. Принцип работы заключается в обучении VAE на нормальных временных рядах для реконструкции входных данных. Оценка аномалий производится на основе ошибки реконструкции: чем выше ошибка, тем более вероятно, что входные данные представляют собой аномалию. Ошибка реконструкции, рассчитываемая как среднеквадратичная ошибка (MSE) между входными данными и их реконструкцией, используется в качестве сигнала вознаграждения, позволяя агенту идентифицировать и реагировать на нетипичные события без предварительной маркировки данных. $MSE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i - \hat{x}_i)^2$ , где $x_i$ — исходные данные, $\hat{x}_i$ — реконструированные данные, а n — размерность входных данных.

Активное Обучение и Эффективность Использования Данных

Активное обучение позволяет существенно снизить затраты на разметку данных, используя интеллектуальный отбор наиболее информативных образцов для привлечения эксперта. Вместо того чтобы случайным образом выбирать данные для аннотации, система анализирует неразмеченные данные и идентифицирует те экземпляры, которые при разметке наиболее эффективно улучшат производительность модели. Этот подход, основанный на оценке неопределенности или разнообразия, позволяет модели быстро учиться, используя ограниченное количество размеченных данных. В результате, экспертам требуется разметить лишь небольшую часть общего объема данных, что значительно экономит время и ресурсы, особенно в задачах, где ручная разметка является дорогостоящей и трудоемкой.

Метод распространения меток позволяет существенно расширить возможности обучения при ограниченном объеме размеченных данных. Суть подхода заключается в автоматическом присвоении меток неразмеченным экземплярам на основе их схожести с уже размеченными. Алгоритм определяет степень близости между данными и, опираясь на эту информацию, «распространяет» метки от размеченных объектов к их похожим, неразмеченным аналогам. Это позволяет эффективно использовать имеющиеся ресурсы, избегая необходимости ручной разметки каждого отдельного экземпляра, и значительно повышает эффективность обучения моделей, особенно в задачах, где получение размеченных данных является дорогостоящим или трудоемким процессом. Таким образом, распространение меток выступает как мощный инструмент для максимизации использования доступной информации и повышения точности анализа.

Комбинированный подход, включающий активное обучение и распространение меток, позволяет агенту эффективно осваивать навыки обнаружения аномалий с минимальным участием человека. Вместо ручной разметки всего объема данных, система самостоятельно определяет наиболее информативные образцы, требующие аннотации, что значительно сокращает трудозатраты. Последующее распространение меток на схожие неразмеченные данные позволяет максимально использовать ограниченный объем размеченной информации, ускоряя процесс обучения и снижая его стоимость. Таким образом, достигается существенное повышение эффективности системы обнаружения аномалий при одновременном сокращении времени и ресурсов, необходимых для ее функционирования.

Валидация и Перспективы Развития

Предложенная система продемонстрировала передовые результаты в обнаружении аномалий во временных рядах данных, превзойдя существующие аналоги на общедоступных наборах данных Yahoo-A1 и SMD. Данное достижение подтверждает эффективность разработанного подхода к анализу сложных временных последовательностей, что особенно важно для областей, где своевременное выявление отклонений критически важно, например, в мониторинге промышленных процессов или диагностике оборудования. Успешное функционирование системы на различных наборах данных указывает на ее потенциальную применимость в широком спектре практических задач, связанных с анализом данных и прогнозированием.

Предложенный подход к динамическому масштабированию вознаграждения позволяет тонко настраивать баланс между контролируемыми и неконтролируемыми сигналами в процессе обучения. Этот механизм обеспечивает оптимальную производительность, позволяя модели эффективно использовать как размеченные, так и неразмеченные данные. В ходе обучения система адаптирует вес, придаваемый каждому типу сигнала, что позволяет ей более точно фокусироваться на наиболее информативных аспектах временных рядов и избегать переобучения. Благодаря этому, модель демонстрирует повышенную устойчивость к шуму и вариациям в данных, обеспечивая надежное обнаружение аномалий даже в сложных и динамичных временных рядах.

Предложенная система продемонстрировала высокую эффективность в обнаружении аномалий во временных рядах, что подтверждается результатами тестирования на общедоступных наборах данных. Набор данных Yahoo-A1 позволил достичь показателя F1 в 0.7413, что свидетельствует о сбалансированной точности и полноте обнаружения аномалий. Набор данных SMD, представляющий собой более сложный сценарий, показал результат в 0.5300 по метрике F1, указывая на потенциал для дальнейшей оптимизации алгоритма в условиях повышенной сложности и зашумленности данных. Эти результаты подтверждают работоспособность предложенного подхода и его конкурентоспособность по сравнению с существующими методами анализа временных рядов.

При использовании модели Llama-3, разработанная система продемонстрировала значительные результаты в обнаружении аномалий во временных рядах. На датасете Yahoo-A1 достигнуты показатели точности в 0.6051 и полноты в 0.9565, что свидетельствует о высокой способности системы правильно идентифицировать и обнаруживать аномалии. На более сложном датасете SMD, точность составила 0.3813, а полнота — 0.8685. Хотя точность на SMD ниже, чем на Yahoo-A1, высокая полнота указывает на то, что система эффективно выявляет большинство аномалий, даже если иногда допускает ложные срабатывания. Полученные результаты подчеркивают потенциал использования больших языковых моделей, таких как Llama-3, в задачах анализа временных рядов и обнаружения аномалий.

Дальнейшие исследования направлены на адаптацию предложенной системы для работы с многомерными временными рядами, что позволит анализировать более сложные и реалистичные данные. В частности, планируется расширить возможности алгоритма, чтобы учитывать взаимосвязи между различными переменными, влияющими на процесс. Кроме того, особое внимание будет уделено усовершенствованию методов формирования вознаграждения, с целью более точной настройки баланса между контролируемым и неконтролируемым обучением. Это предполагает изучение более сложных функций вознаграждения, способных учитывать контекст и специфику каждого временного ряда, что, как ожидается, позволит добиться еще более высокой эффективности обнаружения аномалий и повышения точности прогнозирования.

Исследование демонстрирует, что применение обучения с подкреплением в сочетании с большими языковыми моделями открывает новые горизонты в обнаружении аномалий во временных рядах. Особенно важно отметить, что предложенный подход позволяет эффективно формировать семантически значимые награды, преодолевая ограничения, связанные с разреженностью данных и сложностью временных зависимостей. В этом контексте, слова Винтона Серфа приобретают особое значение: «Интернет — это не просто технология, это способ организации информации». Подобно тому, как Интернет структурирует информацию, предложенная методика структурирует данные временных рядов, выявляя отклонения и позволяя системам развиваться и адаптироваться к изменяющимся условиям. Это не просто обнаружение ошибок, но и шаги системы на пути к зрелости.

Что дальше?

Предложенный подход, объединяющий обучение с подкреплением и большие языковые модели для выявления аномалий во временных рядах, не столько решает проблему, сколько лишь отодвигает её горизонт. Улучшение производительности, достигнутое за счёт семантического формирования вознаграждения, — это, скорее, признание того, что сама метрика «аномальность» является конструкцией, зависящей от контекста и интерпретации. Система не стареет из-за ошибок в алгоритме, а из-за неизбежности времени, когда эти контексты меняются, и даже самые тщательно разработанные вознаграждения становятся несостоятельными.

Особое внимание следует уделить не столько поиску более точных моделей, сколько разработке систем, способных адаптироваться к неизбежному дрейфу данных и меняющимся определениям «нормальности». Текущая архитектура, хоть и демонстрирует успехи в обработке разреженных данных и сложных временных зависимостей, всё же предполагает стационарность этих зависимостей, что является упрощением реальности. Иногда стабильность — это лишь задержка катастрофы, и необходимо разрабатывать методы, способные предвидеть и смягчать последствия неизбежных изменений.

Будущие исследования, вероятно, будут направлены на создание самообучающихся систем, способных самостоятельно формировать вознаграждения и адаптироваться к меняющимся условиям. Однако, истинный вызов заключается не в создании более умных алгоритмов, а в понимании того, что сама концепция «интеллекта» во временных рядах может быть эфемерной, подверженной влиянию случайности и энтропии.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.02511.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-07 16:22