Pythonでお手軽・異常検知 [ホテリング理論編] - Qiitaこの記事は Akatsuki Advent Calendar 2017 の 5 日目の記事です。 4日目: エンジニア組織マネージメント7つの習慣 異常検知とは いわゆる機械学習のビックテーマの一つです。異常検知は大多数のデータから正常時とは異なる振る舞いを示すデータを機械が自動的に検出する技術の事を示し、クレジットカードの不正使用検知、半導体製造プロセスの故障検知、スパムメールの判定など幅広い業界で適用されています。異常検知の基本的な流れとしては大雑把に言うと以下の通りです。 正常時のデータの振る舞いのパターンを見つける 上記から正常・異常の境目となる閾値を設定する 観測データが閾値を超えたら異常発生と判断する なお、ホテリング理論及び、異常検知全般の理論は以下の書籍を参考にしました。 入門 機械学習による異常検知 - Rによる実践ガイド - この記事でやりたい事 本記事では異常検知の入
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