【異常検知】学習ゼロの衝撃！を可視化する - Qiita
以前に以下のツイートをしました。 この論文の凄さは、「DNNは学習していない」ということ。学習済モデルを全面的に信用している。それでAUC95.80％は驚愕。 凄まじく早い（学習）ので、エッジなんかで威力を発揮しそう。 （続く） https://t.co/1u6BUQsJnt — shinmura0 @ 2/27参加者募集中 (@shinmura0) September 14, 2020 個人的に、この論文は画像分野において異常検知の決定版と認識しています。 ただ、弱点を挙げるとすれば「可視化手法がない」ということです。 本稿では、この手法で異常検知しつつ、異常部分を可視化する方法を模索します。 ※コードはこちら 先に結論 本稿のターゲットは、「高精度に異常検知しつつ(detection)」、「低速+ある程度の 可視化(segmentation)」です。本稿の内容が適合していない場合、お好
AI Anomaly Detector - 異常検出システム | Microsoft Azure
Azure を探索 Azure について 安全かつ将来を見据えた、オンプレミス、ハイブリッド、マルチクラウド、エッジのクラウド ソリューションについて調べる グローバル インフラストラクチャ 他のどのプロバイダーよりも多くのリージョンを備える持続可能で信頼できるクラウド インフラストラクチャについての詳細情報 クラウドの経済性 Azure の財務上および技術的に重要なガイダンスを利用して、クラウドのビジネス ケースを作成する 顧客イネーブルメント 実績のあるツール、ガイダンス、リソースを使用して、クラウド移行の明確なパスを計画する お客様事例 成功を収めたあらゆる規模と業界の企業によるイノベーションの例を参照する
異常検知入門と手法まとめ - Qiita
異常検知について勉強したのでまとめておきます。 参考文献 下記文献を大いに参考にさせていただきました： [1] Ruff, Lukas, et al. "A Unifying Review of Deep and Shallow Anomaly Detection." arXiv preprint arXiv:2009.11732 (2020). [2] 井手. "入門 機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド" コロナ社(2015) [3] 井手,杉山. "異常検知と変化検知 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)" 講談社サイエンティフィク(2015) [4] 比戸. "異常検知入門" Jubatus Casual Talks #2(2013) [5] Pang, Guansong, et al. "Deep learning for anomaly detection: A rev
産業機械の異常を検知する「Amazon Monitron」、AWSが発売 センサーで熱と振動を監視
米Amazon Web Services（AWS）は12月1日（現地時間）、製造機械用の状態監視デバイス「Amazon Monitron」を発売した。機械に取り付けたセンサーで熱と振動を検知して1時間ごとにクラウドに送信。AIがデータを分析し、異常があれば通知する。 機械に取り付ける「Monitronセンサー」と、AWSとの通信を行う「Monironゲートウェイ」などをセットで販売。センサーをベアリングやギアボックス、モーター、ポンプ、コンプレッサー、ファンなど、監視したい機械に取り付け、ゲートウェイやAWSとの接続を行えば利用できる。 利用にはBluetoothとNFCの機能を搭載したAndroidスマートフォンと専用アプリが必要。機械の異常を検知した場合は、アプリを通してユーザーに通知する。ユーザーがアプリから通知についてフィードバックを送れば、異常検知の精度向上もできる。 センサーの
機器の異常動作を機械学習で検出する「Lookout for Equipment」がプレビューリリースされました #reinvent | DevelopersIO
すでに本ブログで紹介している「Amazon Lookout for Vision」の他に、センサーデータを元に異常動作を検知するサービス「Lookout for Equipment」が登場しました。 Lookout for Equipment とは 温度やモーターの回転数、温度、水の流量、圧力など、様々なセンサーデータを機械学習により、リアルタイムに分析します。 しかも機械学習で必要となるモデルの構築といった、機械学習の専門知識は不要で利用することができます。 Lookout for Vision との違い 似た名前に「Lookout for Vision」というサービスも新規に発表されています。こちらは名前の通り、画像から「傷や変形」を認識して欠陥品を判別するというものになります。 それに対して「Lookout for Equipment」は、画像ではなくデバイスから送られくる「センサー
MNISTを使ってオートエンコーダーによる異常検知を試してみよう
今回の目的 前回までに全結合型のオートエンコーダー、CNNを利用した畳み込みオートエンコーダー、それから学習を高速に行えるようにGPUを使用する方法などを見てきました。 ところで、オートエンコーダーが持つエンコーダーで元画像を縮小（次元削減）して、それをデコーダーで復元することはどんなことで役に立つのでしょうか。一般には異常検知やノイズ削減などがオートエンコーダーの用途として挙げられています。そこで、今回は、MNISTの手書き文字を例に異常検知とはどんなものなのか、その本当に表面的な部分だけを見てみることにします。 「異常検知」とは、数多くのデータの中から、他のデータとは異なる特徴を持つデータを見つけ出すことです。例えば、工場で生産されたネジを考えてみましょう。製造されたネジの多くは何の問題もなく、製品として出荷できるものです。しかし、その中のごく一部には、傷があったり、先端が曲がっていた
異常検知プロジェクトを取り巻くtips - Qiita
はじめに 最近、異常検知に関する案件に関わって、結構苦労しました。 その理由の一つとして、異常検知の手法については一部本がでているもののそこまで多くはなく、また、異常検知プロジェクトの進め方という意味では情報があまり見つけられなかったというのがあります。 そこで、プロジェクト実施前に、こんな情報があればよかったなという内容についてまとめました。 自分が関わった案件は、設備のセンサーデータを用いた異常検知だったため、その内容に偏っていますが、全体の流れや考え方としてはあまりドメインや異常検知によらないものと思います。 なお、個別の異常検知のアルゴリズムについては話しません。 また、読者の対象しては、異常検知に興味がある人、機械学習プロジェクトに興味がある人を想定しています。 異常検知を取り巻くコミュニケーション 前提として、「異常検知」という言葉でイメージするものは人によって違います。関係者
【一問一答】マヅコの知らない「異常検知」の世界 - Qiita
これから異常検知を勉強される初心者、中級者の方のために一問一答集を作ってみました。 実際にあった質問も含まれますが、ほとんどの質問は、私が勉強しながら疑問に思ったことです。 なお、各質問には私の失敗談を添えております。皆さんは私のような失敗をしないよう 祈っております(^^)。異常検知に特化した内容となっておりますので、ご了承ください。 初心者の方向け 勉強の仕方編 Q：異常検知を勉強したいのですが、何から手をつけて良いのか分かりません。 A：書籍を買って読むのがおススメです。 最初、私はネット情報で勉強していました。しかし、それにも限界があります。 ところが、書籍（入門 機械学習による異常検知）を買って読んだところ、かなり知識を 得ることができました。最初から、書籍を買っていれば、一年くらい得することができたのに... と思うこともあります（^^； ただ、こちらの本はディープラーニング系
Pythonではじめる教師なし学習
教師なし学習はラベル付けされていないデータから学習する機械学習の一種です。現在の機械学習では大量のラベル付きのデータを用いる教師あり学習が主流ですが、ラベルを付けるには膨大なコストがかかります。現実世界に機械学習を適用していくためには、ラベル付けを必要としない教師なし学習の重要性が増してくると考えられます。本書は実践的な視点から、データにある隠れたパターンを特定し、異常検出や特徴量抽出・選択を行う方法を紹介します。ラベルなしデータを有効に利用することで、機械学習の可能性を各段に広げる教師なし学習の本質に迫ります。さらに、変分オートエンコーダ（VAE）や敵対的生成ネットワーク（GAN）、制限付きボルツマンマシン（RBM）などの生成モデルも紹介します。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書
機械音の異常検知チャレンジ DCASE 2020 Task 2 - Qiita
(DCASEホームページより) はじめに 音を題材とした異常検知のデータセットによる機械学習コンペが始まりました。 音に関するコンペ自体が珍しいなか、タスクとして一般的な分類などでもなく、更に難しい異常検知が設定されました。 個人的に2019年に画像の異常検知に積極的に取り組んだのですが、音声は周波数領域に変換すると画像のように取り扱えることから、チャレンジしたい題材でした。下記は画像にチャレンジしたときの記事です。 欠陥発見! MVTec異常検知データセットへの深層距離学習(Deep Metric Learning)応用 深層距離学習(Deep Metric Learning)各手法の定量評価 (MNIST/CIFAR10・異常検知) この記事では、そのコンペ「DCASE 2020 Task 2 Unsupervised Detection of Anomalous Sounds for
【異常検知】異常原因を特定する - Qiita
異常検知は、正常データだけで学習できる製造業で人気のある手法です。 そして、異常検知で異常を検出したとして、「異常原因を特定したい」という 要望もよく聞かれます。 そこで、本稿では、複数のセンサが付いた異常検知システムにおいて、 異常が発生した場合に、どのセンサが異常値を示しているのかを特定する 方法を検討します。 ※コード全体はこちらに置きました。 ※こちらはPythonデータ分析勉強会#17の発表資料です。 きっかけ 以前に、こんな内容をツイートしたところ、皆さん興味をお持ちのようでした。 昨日、JFEスチールの製造ラインで異常検知する話しを聞いた。 ・数十個にわたるセンサで常時監視 ・異常検知の制約は、異常のみならず異常原因も特定する ・センサは相関が強いものだけを取り出し、主成分分析だけで異常検知 ・これによりコストと納期を大幅に削減 ー続くー — shinmura0 @ 3/14
GANを用いた画像異常検知アルゴリズム - Qiita
概要 ニューラルポケットは、正常品と異常品を高精度で判別する画像分析アルゴリズムを開発し、国際学会ACPRにて発表しました。複数のオープンデータセットによる評価で、世界最高の異常画像検出精度を達成しています。 正常品と異常品を画像から識別するアルゴリズムは、工場や農業、インフラ管理などの幅広い領域において活用が進められており、属人的な作業を機械化することによる、見逃し率の低減や作業の効率化などに、大きな期待が寄せられています。 この領域においては、従来、正常品とのパターンマッチングを中心としたアプローチが主流でしたが、近年、深層学習を用いたアプローチが広まり、正常品の中でも形状変化が大きい、食品や柔らかい素材の部品など含め、幅広く活用することが出来るようになってきました。 本手法は、その発展として開発されたものであり、以下のような特徴を持ちます： 従来の手法では大量に必要となっていた異常画
GitHub - arundo/adtk: A Python toolkit for rule-based/unsupervised anomaly detection in time series
Anomaly Detection Toolkit (ADTK) is a Python package for unsupervised / rule-based time series anomaly detection. As the nature of anomaly varies over different cases, a model may not work universally for all anomaly detection problems. Choosing and combining detection algorithms (detectors), feature engineering methods (transformers), and ensemble methods (aggregators) properly is the key to buil
時系列の異常を検知--検索エンジン「Elasticsearch」の機械学習技術の可能性
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Elastic Stackをより企業向けに拡張するのが「X-Pack」だ（X-Packはサブスクリプション形式の価格で利用できる）。X-Packの拡張機能にはSecurityやAlerting、Monitoring、Reporting、Graphがある（先に挙げたMachine LearningもX-Packで利用する）。 Securityでは、ユーザーIDとパスワードでの認証、外部の認証システムとの連携、エンドユーザーとロールでの権限管理、SSL/TLSでの暗号化、監査ログといった機能をX-Packに追加できる。Alertingは、Elasticsearchにあるデータの変更を検知すると自動的にアラートを流すことが可能だ。 Monit
実践Deep Learning：Autoencoderを用いた教師なし異常検知
この動画では、入力データを圧縮・復元するニューラルネットワーク Autoencoderを用いて、正常データのみを元に異常検出機を学習する方法を解説します。再生リスト「実践Deep Learning」https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh20zNXqPYh...
【論文読み】新・オートエンコーダで異常検知 - Qiita
以前の記事でオートエンコーダによる異常検知は古い！と書いてしまいましたが、 最近は進化しているようです。 今回ご紹介する論文は、損失関数を工夫することで通常のオートエンコーダよりも 異常検知能力を上げる手法です。 ※本稿の図は論文（Improving Unsupervised Defect Segmentation by Applying Structural Similarity To Autoencoders）より引用しています。 論文の概要 通常のオートエンコーダによる異常検知は、微小な異常は捉えられない。 そこで、一枚の画像に対し小さな枠を用意して「輝度」、「コントラスト」、「構造情報」の類似度を計算して異常検知を行う。 本手法を使うことで、通常のオートエンコーダやVAEの異常検知と比べて、AUCで大幅な向上が見られた。 異常部分の可視化についても、通常のオートエンコーダよりも優れ
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異常の定義と推定
予知保全のための信号処理 ~応用例~
PredNetによる時系列異常検知 ～自動運転の異常検知～ 森本チーム
