A post-inference transformer framework for anomaly range detection in multivariate time series

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Enformatik Enstitüsü, Veri Bilişimi Anabilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2025

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: GÖKSU UZUNTÜRK

Danışman: Tuğba Taşkaya Temizel

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Çok değişkenli zaman serilerinde aralık tabanlı anomali tespiti; sağlık, endüstriyel izleme, finans ve bulut sistemleri gibi alanlarda önemli bir rol oynamaktadır. Bu alanlarda, zamana yayılmış hatalar genellikle izole nokta anomalilerinden daha anlamlı ve eyleme geçirilebilir içgörüler sunar. Bu çalışma, yüksek derecede dengesiz ve çok sınıflı aralık tabanlı anomali tespitiyle ili¸skili zorlukları ele almak üzere özel olarak tasarlanmış, dönüştürücü tabanlı bir çerçeve sunmaktadır. Zamansal ve anlamsal tutarlılığı artırmak amacıyla, çıkarım sonrası iki strateji entegre edilmiştir: çok adımlı ve çakışan tahminler üzerinde çoğunluk oyu uygulaması ve gerçekçi sınıf geçişlerini zorunlu kılan, alana özgü bir geçiş maskeleme mekanizması. Bu stratejiler, bilinen operasyonel kısıtlamalar tarafından yönetilen senaryolarda çıktı kararlılığına ve daha güvenilir teşhise katkıda bulunur. Önerilen yöntem, Exathlon veri seti üzerinde değerlendirilmiş ve ağırlıklı ikili anomali tespit değerlendirme çerçevesinde F1 skorunda %24'lük dikkat çekici bir artış elde etmiştir.