特異スペクトル変換法による時系列の異常検知 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 目的 随時更新されているKPIの時系列データに関して、数値に異常があった場合になるべく早くアラートを出せるようにしたいという要請がありました。これはいわゆる異常検知の問題です。多くの場合、異常検知では異常・正常を判定するラベル情報がないので、教師あり学習ができないことが多いです。教師なしで時系列データを異常検知する方法としては、ARIMA など時系列モデルを当てはめて、予測値と実績値の差が大きすぎるものを異常判定する、という方法が考えられます。しかし、この方法は精度の高い時系列モデルを作成できることが前提です。そこで、別のアプローチがな
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用 TensorFlow.jsの基となったオリジナルの「TensorFlow」は、Googleが開発しオープンソースとして公開されている機械学習ライブラリです。Windows、Mac、Linuxなどに対応し、Python、C＋＋、Java、Goなどに対応したAPIを備えています。 今回発表されたTensorFlow.jsはそのJavaScript版で、Webブラウザ上で実行可能。TensforFlow.jsのAPIはオリジナルTensorFlowのPython APIのすべてをサポートしているわけではありませんが、似た設計となっており、機械学習のモデルの構築、学習、学習済みモデルの実行が可能なほか、学習済みモデルのインポートも可能。 WebGLを通じてGPUを利用した処理の高
CuPyをOpenCLで動かすフレームワーク ClPy を先行リリースしました
こんにちは。LWisteriaです。 本日、フィックスターズは、PythonからNVIDIA GPUを使うためのライブラリCuPyをOpenCLでも使えるようにしたClPyをGitHubにて公開しました！ ClPyを使えば、例えばChainerのようなニューラルネットを用いた機械学習を、OpenCLが動くデバイス（例えばAMD Radeonなど）でも動作させることができるようになります。 詳細 CuPyとは、Python上での数値計算におけるで事実上の標準となっているNumPy互換でCUDAを使ったGPGPUが利用できるようにするためのライブラリです。もともとCuPyは、Preferred Networksさんが作っているChainerというニューラルネット用フレームワークをCUDAで動かすためのバックエンドとして統合されていました。現在では分離・独立して、Preferred Networ
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