Szczegóły publikacji
Opis bibliograficzny
pyCLAD: the universal framework for continual lifelong anomaly detection : original software publication / Kamil FABER, Bartłomiej ŚNIEŻYŃSKI, Nathalie Japkowicz, Roberto CORIZZO // SoftwareX [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2352-7110 . — 2025 — vol. 29 art. no. 101994, s. 1–8. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 7–8, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2024-12-16. — R. Corizzo - dod. afiliacja: American University, Washington, United States
Autorzy (4)
- AGHFaber Kamil
- AGHŚnieżyński Bartłomiej
- Japkowicz Nathalie
- Corizzo Roberto
Słowa kluczowe
Dane bibliometryczne
| ID BaDAP | 157407 |
|---|---|
| Data dodania do BaDAP | 2025-02-05 |
| Tekst źródłowy | URL |
| DOI | 10.1016/j.softx.2024.101994 |
| Rok publikacji | 2025 |
| Typ publikacji | artykuł w czasopiśmie |
| Otwarty dostęp |  |
| Creative Commons | |
| Czasopismo/seria | SoftwareX |
Abstract
Anomaly detection is a recognized problem with high significance and impact in many real-world settings. Continual anomaly detection is an emerging paradigm that allows for the design of anomaly detection methods capable of adapting to new challenges in dynamic environments while retaining past knowledge. In this paper, we propose pyCLAD, the first software framework providing foundations for the design of new continual anomaly detection scenarios, strategies, and evaluation protocols, while streamlining the execution of experimental workflows with high reproducibility standards.
