時系列データに異常発見。「時系列異常検知」とは – 株式会社Laboro.AI
エンジニアコラム 広い技術領域をカバーする当社の機械学習エンジニアが、 アカデミア発のAI＆機械学習技術を 紹介＆解説いたします。 2020.10.20 株式会社Laboro.AI リード機械学習エンジニア 大場 孝二 概 要 気温や降水量をはじめとする気象データや交通量データなど、時間の変化に沿ってまとめられた情報は、時系列データと呼ばれます。時系列データは、時期や時間ごとの変化を捉えるため主に用いられますが、ビジネスシーンではこうした時系列情報をただ捉えるだけでなく、急激な変化や異常が起きた場合にそれを察知したり、場合によっては通知するような仕組みを検討することも重要なポイントになるはずです。 このコラムでは、こうした時系列データに表れる異常を検知するための手法「時系列異常検知」の紹介と、とくにSR法と呼ばれる手法の技術解説をしていきます。 目 次 ・時系列異常検知とは ・Spectr
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
時系列データの外れ値検出 - Qiita
Microsoftでの時系列データ異常検知手法の論文：「Time-Series Anomaly Detection Service at Microsoft」 | 10001 ideas
