在一些实施例中，提供了用于分析时间序列数据以检测异常的技术。在一些实施例中，使用机器学习模型来处理时间序列数据。在一些实施例中，机器学习模型以无监督方式在大量先前时间序列数据上训练，从而允许从新数据中创建高精确模型。在一些实施例中，机器学习模型的训练在拟合优化和修剪优化之间交替，以允许处理包括未标记的异常记录的大量训练数据。因为使用了机器学习模型，能够检测到复杂系统内的异常，包括但不限于，诸如无人飞行器的自主载具。当检测到异常时，能够向被监视系统(如自主载具)发送命令以应对异常。