インターン生の松井(B4)です.時系列データの異常検知手法をまとめました. 入門 機械学習による異常検知という本の7章が時系列データの異常検知を扱っています.(本書の内容をまとめたWeb記事もあります.) www.coronasha.co.jp この本のサンプルコードはすべてRで書かれているため,Python (+numpy, scikit-learn) で書き直してみました. 後半では,深層学習を用いた時系列データの異常検知手法について,知られている所をまとめました. k近傍法による異常部位検出 特異スペクトル変換法による変化点検知 深層学習を用いた異常検知手法 LSTM (Long short-term memory) を用いた手法 Autoencoder (自己符号化器) を用いた手法 結び k近傍法による異常部位検出 時系列データの異常検知手法の中でも比較的シンプルなやり方です.
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