この10年間、データサイエンスの活用が進み、異常検知など様々な目的で使われるようになりました。また各種ツールの充実、生成AIの登場により、高度なプログラミング能力がなくてもデータ解析が出来るようになりました。しかし、現場で活用するためにはツールの出力結果や生成AIの回答を鵜呑みにするのではなく、データ活用に詳しくない上司、同僚に自分の言葉で説明し、納得していただく必要があります。
本講演では、複雑な数式は使わず、データを用いて正常/異常の判別、異常値の検出に関し、各種手法はどのようにして判断していくのかを説明します。データからの判断は、あくまで機械が学習することによる経験則ですので100%の精度は得られませんが、その限界の中で如何に使いこなすのか、ということも説明します。
- 正常/異常をデータで判断するための基礎知識
- 教師あり学習、教師なし学習とは?
- 手法の複雑さと過学習
- 複雑さの選定
- 判別機の性能評価
- 正常/異常の判定例がある場合のデータ判別手法
- 線形判別
- 二次判別
- Support Vector Machine (SVM)
- ハードマージンとソフトマージン
- カーネルトリック
- 判定例が少ない場合に、いつもと違う状態を見つける方法
- 正規分布を用いた異常検知:単変量の場合
- 正規分布を用いた異常検知:多変量の場合
- マハラノビスの距離
- MT法の問題点と解決策
- Local Outlier Factor
- One Class SVM
- 時系列モデルにおける異常検知
- 変化点検知
- Change Finder
- 判定結果の限界を踏まえた現場での使いこなし方
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