Обнаружение аномалий является важной задачей в различных областях, включая финансы, здравоохранение, кибербезопасность и многое другое. Данные временных рядов используются повсеместно в этих областях, что делает обнаружение аномалий в данных временных рядов важной и сложной проблемой. К счастью, с появлением библиотек машинного обучения процесс обнаружения аномалий стал как никогда доступным. В этом сообщении блога мы обсудим реализацию обнаружения аномалий в данных временных рядов с..