Обнаружение разладок на основе графовых нейронных сетей в метрическом пространстве

Работа посвящена задаче обнаружения точек разладки во временных рядах. Данная задача является важнейшей при моделировании и анализе процессов, меняющихся во времени, так как точки разладки представляют собой переходы между состояниями в наблюдаемом процессе. В работе описывается постановка задачи, приводится обзор и описание основных алгоритмов, которые используются при ее решении. Рассмотренные методы включают себя как алгоритмы обучения с учителем, так и алгоритмы обучения без учителя. Вводятся и описываются метрики, которые используются для оценки качества работы алгоритмов, отмечены особенности решаемой задачи, которые необходимо учитывать при разработке и применении алгоритмов. Также приводится подробное описание размеченного датасета, с которым в дальнейшем планируется проведение экспериментов по имплементации новых моделей. Вторая часть работы посвящена описанию современных методов решения поставленной задачи на основе графовых нейронных сетей. Приводится описание основных архитектур и особенности представления наблюдаемых данных в виде графовых структур с их последующей обработкой. В работе перечислены критерии для сравнения алгоритмов. Данная работа является вводной частью перед работой по имплементации моделей глубокого обучения для поиска разладок.