祝 CloudWatch Anomaly Detection が GA になりました！ | DevelopersIO
こんにちは 園部です。 オープンプレビュー となっていました CloudWatch Anomaly Detection が GA となりました！ 新規 – Amazon CloudWatch anomaly detection – 異常検出 今回、オープンプレビュー時との差異を中心に、やってみたいと思います！ オープンプレビュー時に関しては、弊社メンバーが記事にしてくれています。 CloudWatchにAnomaly detection(異常検出)が追加されました（Open preview） 最後に、 Anomaly Detection と Outlier Detection について、調べた内容を整理してみます。 CloudWatch Anomaly Detection 異常検出は、選択したメトリクスの履歴値を分析し、毎時、毎日、毎週繰り返される予測可能なパターンを探します。 次に、将来
時系列データの異常検知
本資料の内容 ・異常とは ・異常検知問題のタイプ ・時系列データのタイプ ・データの前処理 ・異常検知手法 ・性能検証 ・発展
多次元時系列の異常検知手法 sGMRFmix について /sGMRFmix - Speaker Deck
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異常検知ナイトでLT登壇しました - yasuhisa's blog
機械学習の中でもマイナーなテーマであろう異常検知がテーマの勉強会、異常検知ナイトというイベントでLTの登壇をしてきました。マイナーテーマなのに300人以上が集まる東京怖い。 3ページしかないですが、発表資料も置いておきます(LTのレギュレーションで3ページ5分)。 異常検知ナイト LT登壇資料 はてな id:syou6162 from syou6162 LTのテーマは、現在自分がどんなデータで異常検知をやっているか、どういう困り事があるかを発表してプロの方からアドバイスをもらおうというものです。Mackerelで今まさに異常検知機能の開発をしていて、時系列周りのモデルのハイパーパラメータを開発データでチューニンングしたいけれども、そもそも異常データを含む開発データって手に入らないことが多くてどう対応していくのがよいのか?という質問をさせてもらいました。プロからのアドバイスは動画で見れるので
アプリログの自動異常検知を試してみた~密度比による異常検知入門~ - Gunosyデータ分析ブログ
Gunosyデータ分析部アルバイトの鈴木です。今回は密度比を利用したバージョンリリースにおける異常検知について学んだことをまとめたいと思います。 やりたいこと 超長期的にやりたいこと 密度比を用いた異常検知のイメージ ダミーデータでの実装例1 今回試したやり方 今後試していくやり方 ダミーデータでの実装例2 密度比の平均二乗誤差を用いる場合 直接密度比推定する場合 参考資料 やりたいこと ニュースパス（Gunosyの提供するプロダクトの一つ）をバージョンアップした時に、もし異常があればユーザーアクションログからその兆候を見つけてslackなどに通知できるようにすることが目標です。 （QA項目以外でのログ欠損やアップデートによる予期せぬユーザ行動の検知をするためです。） 現在Gunosyでは、バージョンアップ時に異常がないかどうか調査するために人手を割いています。しかし、もし自動で異常を確実
異常検知ライブラリを作ってみた - Fire Engine
今回の記事は、前職消防士でゼロからプログラミングを始めた超未熟者の私が、異常検知ライブラリを作った話です。 なぜ作ったか マインド的背景 消防士を辞めてエンジニアに転職してから1年、いろんな技術に触れました。TensorFlow、scikit-learn、Dockerなどなど、必死になって使い方を覚えました。しかしだんだん、「これ、コマンド覚えてるだけで自分に何も技術身についてなくない？」という疑問や焦りが湧いてきて、自分は便利なツールを使いこなせるようになりたいんじゃなくて、いつの日かみんなが使って便利なツールを作る側になりたいんだ、ということに気づきました。そのような思いから今回初めてライブラリを作り、公開してみました。 データサイエンス的背景 世の中は時系列データで溢れています。ビジネスの場において、データの何かしらの変化の兆候を捉えて、いち早く意思決定をしたいという場面がよくありま
大規模で実験的なネットワークにおける異常検知の効率化（山下記念研究賞） | IIJ Engineers Blog
次世代の技術を追求しインターネットへ貢献することを目指す「IIJ技術研究所」の研究員が、情報処理学会が主催する「平成29年度山下記念研究賞」を受賞しました。 受賞者プロフィール 阿部 博（あべ ひろし） IIJでエンジニアとして各種開発業務に従事した後、研究者に転身。クラウドコンピューティングを実現するためのシステム/ネットワーク基盤技術が専門です。 現在はIIJ技術研究所に所属しながら、国立研究開発法人 情報通信研究機構の協力研究員、Interop Tokyo ShowNet NOCチームメンバーも務めています。 研究サマリ 研究タイトル イベントネットワークにおけるsyslogを用いた異常検知手法の提案と実データを用いた評価 背景 最新のネットワークテクノロジーと最新の関連ビジネスが出会う「Interop Tokyo」は、1994年から続くインターネット業界の一大イベントです。 Int
Yahoo!の異常検知フレームワーク"EGADS"
Yahoo!がOSSとして開発している異常検知フレームワーク "EGADS" (Extensible Generic Anomaly Detection System) について書いた次の論文を読んだ： Generic and Scalable Framework for Automated Time-series Anomaly Detection (KDD 2015) リアルタイムなデータをモデリングする種のアルゴリズムの実装とはどうあるべきなのか、という話は難しい。 僕も異常検知や情報推薦のためのアルゴリズムをパッケージ化してみてはいるものの、 時系列データの入力、モデリング、予測、出力といったコンポーネントをいかに切り分けて実装するか バッチとオンラインアルゴリズムのバランスをいかに取るか どこまで自動化して、どこにヒューリスティクスを取り入れる余地を残すか といった点は本当に悩ま
外れ値検出のアルゴリズム、Google Apps Scriptの話他「LT Thursday」Vol.15 | CyberAgent Developers Blog
外れ値検出のアルゴリズム、Google Apps Scriptの話他「LT Thursday」Vol.15 こんにちは、メディア広告部門(MDH)の大江です。 花粉症の方にはつらい季節となってまいりました。 今日は花粉症がしんどいなーと思いきや風邪だったというサイクルを毎年経験しています。 さて隔週で開催している技術者のスキルや知識共有のための勉強会「LT Thursday」ですが、今回で15回目を迎えました。 各プロジェクトから5名のエンジニアが直近のリリースや学生時代の研究に関してプレゼンしました。 1. 外れ値検出のアルゴリズム (大澤) 1人目は外れ値検出アルゴリズムに関して、大澤が発表しました。 外れ値検出とは、他の値と比べて大きく外れた値を検出するものです。 記事広告の読了率を調べる際、滞在時間等のログから異常なものを弾きたいため外れ値検知に関して色々調査したとのことです。 今
深層学習 を 用いた 異常値検知 手法まとめ 〜 (Denosing) AutoEncoder, LSTM, TDA（Topological Data Analysis) + CNN - Qiita
オーソドックス な アプローチ（一般的手法） まず は、以下 が よくまとまっている。 株式会社クロスコンパス・インテリジェンス（2016.10.5）「NVIDIA GPU TECHNOLOGY CONFERENCE JAPAN 2016 Industry Deep Learning」 異常値予測 を 行う アプローチ としては、以下 が 一般的な考え方 の ようだ。 （データ量の多い）正常時のデータ挙動の特徴パターンを学ばせて、 新規データが上記の特徴パターンから乖離している場合を、異常とみなす 上記のアプローチをとる理由 は、「異常発生時のデータ」の取得可能件数 は、「正常時のデータ」 に 比べて、取得できるデータの件数 が 圧倒的に少ない から である。 上記のスライド で 挙げられている AutoEncoderモデル や LSTMモデル を 採用し、 AutoEncoderモデル
Rで異常検知(1): これまで自分がやってきたことのおさらい - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ぶっちゃけ今更感がなくもないんですが、実はこれまで自分ではほとんど異常検知・変化検知をゴリゴリやったことがなかったなぁと思ったのでした。きっかけは、時々色々な手法のテストに使っているこのUCI機械学習リポジトリのデータセット。 UCI Machine Learning Repository: Water Treatment Plant Data Set これは説明にもあるように、とある都市部の下水処理場の様々なセンサからのインプットを合わせて日次でまとめたデータセットです。この手のプラントデータセットにありがちな課題がまさにその異常検知で、要は何か不具合があった日付を事後で良いので検出したいというお話です。 異常検知自体は、以前このブログでさらっとだけ取り上げたことがあります。それは{AnomalyDetection}パッケージの紹介記事。 この時は{AnomalyDetection}が依
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