AlibDetect是一个开源 Python 库，专注于异常值、对抗性和漂移检测。
源代码：
http://www.gitpp.com/goodai/alibi-detect
该软件包旨在涵盖表格数据、文本、图像和时间序列的在线和离线检测器。
TensorFlow和PyTorch后端都支持漂移检测。
收入预测的分类和混合类型数据漂移检测
成人人口普查中的学习漂移探测器
CIFAR-10 上的学习漂移检测器
新闻文章的上下文感知偏差检测
ECG 上下文感知漂移检测
CIFAR-10 上的模型蒸馏漂移检测器
CIFAR-10 上的 Kolmogorov-Smirnov 数据漂移探测器
CIFAR-10 上的最大平均差异漂移检测器
使用 KeOps 扩大漂移检测
CIFAR-10 和 Wine-Quality 数据集上基于模型不确定性的漂移检测
分子图上的漂移检测
Camelyon17 医学成像数据集的在线漂移检测
葡萄酒质量数据集的在线漂移检测
使用 MNIST 和 Wine-Quality 数据集上的差异检测器进行可解释的漂移检测
企鹅数据集的监督漂移检测
亚马逊评论的偏差检测
IMDB 电影评论中的文本漂移检测
alibi-Detect 可以从PyPI安装：
pip install alibi-detect
或者，可以安装开发版本：
pip install git+https://github.com/SeldonIO/alibi-detect.git
要与 TensorFlow 后端一起安装：
pip install alibi-detect[tensorflow]
使用 PyTorch 后端安装：
pip install alibi-detect[torch]
使用 KeOps 后端安装：
pip install alibi-detect[keops]
要使用Prophet时间序列异常值检测器：
pip install alibi-detect[prophet]
人工智能在异常检测领域的应用确实非常广泛，涵盖了表格、文本、图像、时间序列等多种数据类型。以下是对这些应用场景的详细介绍：
表格数据异常检测：在企业、金融、医疗等领域，大量的数据以表格形式存在。人工智能可以通过机器学习算法，如聚类、分类、降维等方法，对表格数据进行深入分析，发现其中的异常值。例如，在财务数据中，AI可以识别出异常的交易记录，帮助公司及时发现潜在的欺诈行为。
文本数据异常检测：在社交媒体、新闻报道、客户反馈等场景中，文本数据占据主导地位。AI可以利用自然语言处理（NLP）技术，对文本进行情感分析、主题提取等操作，从而发现异常言论或行为。例如，在社交媒体平台上，AI可以实时监测用户发言，及时发现并处理恶意言论或网络欺凌行为。
图像数据异常检测：在安防监控、医疗影像、工业自动化等领域，图像数据异常检测具有重要意义。AI可以通过深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），对图像进行特征提取和分类，从而识别出异常图像。例如，在安防监控中，AI可以自动检测监控视频中的异常事件，如闯入者、火灾等，并及时发出警报。
时间序列数据异常检测：在金融交易、传感器数据监测、气候变化研究等领域，时间序列数据异常检测至关重要。AI可以利用时间序列分析算法，如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）等，对时间序列数据进行建模和预测，从而发现异常值。例如，在传感器数据监测中，AI可以实时监测设备的运行状态，及时发现并处理异常情况，确保设备的正常运行。
总之，人工智能在异常检测领域的应用具有广泛性和多样性，不仅可以提高数据处理效率，还可以帮助企业和个人及时发现潜在问题，保障数据安全和业务稳定。随着技术的不断发展，相信AI在异常检测领域的应用将会更加深入和广泛。
AlibDetect是一个开源 Python 库，专注于异常值、对抗性和漂移检测。
源代码：
http://www.gitpp.com/goodai/alibi-detect
