Detail práce

Anomaly Detection in Generated Incident Ticket Volumes

Bakalářská práce Student: Šurina Timotej Akademický rok: 2018/2019 Vedoucí: Trchalík Roman, Mgr., Ph.D.
Název česky
Detekce anomálií v množství generovaných záznamů o incidentech
Jazyk práce
anglický
Abstrakt

Táto bakalárska práca sa zaoberá problematikou detekcie anomálií v časových radoch. Predstavuje metódy STL decomposition, ARIMA, Exponential Smoothing a LSTM Networks. Cieľom je pomocou týchto metód vytvoriť algoritmus, ktorý dokáže analyzovať trend v množstve generovaných záznamov o incidentoch a detekovať anomálie z trendu. Riešenie bolo vytvorené na základe dátovej sady poskytnutej firmou AT&T Global Network Services Czech Republic s.r.o. a implementované v programovacom jazyku Python.

Klíčová slova

Anomália, detekcia anomálií, časové rady, strojové učenie, štatistické metódy, STL decomposition, ARIMA, Exponential Smoothing, LSTM Networks, tiket

Ústav
Ústav informačních systémů FIT VUT v Brně
Studijní program
Informační technologie
Soubory
Stav
obhájeno, hodnocení E
Obhajoba
10. června 2019
Oponent
Rychlý Marek, RNDr., Ph.D.
Průběh obhajoby

Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm E.

Otázky u obhajoby
  1. Jakým způsobem je patrný výskyt anomálie (detekce) z výstupu programu (počty) a jak toto usnadní odhalení důvodů anomálie (problému) uživateli aplikace?
  2. Proč jste zvolil zrovna 15 jako konstantu, která se přičítá k odhadovanému počtu lístků?
  3. Co je anomálie?
  4. Jak používáte neuronové sítě?
  5. Je naměřená přesnost dostatečná pro praktické využití?
Komise
Smrž Pavel, doc. RNDr., Ph.D. (UPGM FIT VUT), předseda
Fučík Otto, doc. Dr. Ing. (UPSY FIT VUT), člen
Holík Lukáš, doc. Mgr., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Szőke Igor, Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT), člen
Veselý Vladimír, Ing., Ph.D. (UIFS FIT VUT), člen
Citace
ŠURINA, Timotej. Anomaly Detection in Generated Incident Ticket Volumes. Brno, 2019. Bakalářská práce. Vysoké učení technické v Brně, Fakulta informačních technologií. 2019-06-10. Vedoucí práce Trchalík Roman. Dostupné z: https://www.fit.vut.cz/study/thesis/21169/
BibTeX 
@bachelorsthesis{FITBT21169,
    author = "Timotej \v{S}urina",
    type = "Bakal\'{a}\v{r}sk\'{a} pr\'{a}ce",
    title = "Anomaly Detection in Generated Incident Ticket Volumes",
    school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}",
    year = 2019,
    location = "Brno, CZ",
    language = "english",
    url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/21169/"
}

Závěrečné práce

Nahoru