Inicio Proyectos tods
tods

tods

por datamllab · GitHub

TODS: Un Sistema Automatizado de Detección de Anomalías en Series Temporales

Ver en GitHub
En palabras simples

Detecta patrones inusuales en datos de series temporales automáticamente con un sistema de aprendizaje automático integral.

⭐ Estrellas
🍴 Ramas
📜 Licencia
Uso comercial permitido
📅 Creado
🔄 Último commit
🏷️ Categoría
💻 Lenguaje
¿Mantienes este proyecto?

Reivindica su pagina: indexada sea cual sea su posicion, traducida a seis idiomas y enriquecida con tus propias palabras.

Reivindicar esta pagina →
tods — GitHub preview card
📈 Historial de estrellas
1 6641 663
2026-07-202026-07-29
📈 Sigue tods

Recibe una alerta por correo en su próximo lanzamiento o cuando despegue — no te pierdas nada.

Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quieras
Recibir alertas por email →
📄 Acerca de

TODS: Un Sistema Automatizado de Detección de Anomalías en Series Temporales

tods tiene 1.7k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 206 veces. tods está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2020. tods está disponible bajo la licencia Apache-2.0. Sus temas principales son: anomaly-detection, automl, machine-learning, outlier-detection.

Frequently asked questions

¿Qué es tods?

TODS: Un Sistema Automatizado de Detección de Anomalías en Series Temporales

¿tods es de código abierto?

tods es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia Apache-2.0.

¿tods es gratis?

Sí. tods es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.

¿Bajo qué licencia está tods?

tods está disponible bajo la licencia Apache-2.0.

¿En qué lenguaje está escrito tods?

tods está escrito principalmente en Python.

🏅 ¿Mantenedor de este proyecto?
OpenSourceAI badge — tods

Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.

[![OpenSourceAI](https://opensourceai.tech/badge.php?tool=datamllab-tods)](https://opensourceai.tech/project/datamllab-tods.html)
Más opciones de distintivos →
🧬 Comparte ADN con🧬 Ver el mapa de ADN →
awesome-TS-anomaly-detection
Lista de herramientas y conjuntos de datos para la detección de anomalías en datos de series te…
3.2k · anomaly-detection
comparteoutlier-detectionanomaly-detection
Time-Series-Library
Una Biblioteca para Modelos Avanzados de Series Temporales Profundas para Análisis General de S…
12.7k · deep-learning
compartetime-series-analysistime-series
TimeMixer
[ICLR 2024] Implementación oficial de "TimeMixer: Decomposable Multiscale Mixing for Time Serie…
2k · deep-learning
compartetime-series-analysistime-series
moment
MOMENT: Una familia de Modelos de Fundamentos de Series Temporales Abiertos, ICML'24
810 · anomaly-detection
compartetime-series-anomaly-detectionanomaly-detection
pyts
Un paquete de Python para clasificación de series temporales
1.9k · classification
compartetime-series-analysistime-series
darts
Una biblioteca de Python para pronósticos amigables y detección de anomalías en series temporal…
9.5k · anomaly-detection
comparteanomaly-detectiontime-series
pyod
Una biblioteca de Python para la detección de anomalías en datos tabulares, series temporales,…
9.9k · agentic-ai
compartetime-series-anomaly-detectionoutlier-detection
awesome-AIOps
Resumen de materiales de aprendizaje de AIOps, ¡bienvenido a completar este repositorio juntos,…
1.7k · aiops
compartetime-series-analysisanomaly-detection
flow-forecast
Biblioteca de PyTorch para aprendizaje profundo para pronóstico de series temporales, clasifica…
2.3k · anomaly-detection
compartetime-series-analysisanomaly-detection
anomaly-detection-resources
Libros, artículos, videos y cajas de herramientas relacionados con la detección de anomalías. ¡…
9.4k · anomaly-detection
comparteoutlier-detectiontime-series-analysis

Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.