異常検知ナイトに参加してきました - LyricalMaestro Tech Memo
本日2018/2/14に「異常検知ナイト」という異常検知に特化したTech勉強会に参加してきました。 dllab.connpass.com 会場は日本マイクロソフト。参加者が多くて早く行かないとメイン会場の席が取れない！ってことだったので早めに退社して会場に向かいました。なんとかメイン会場に入ることができました。 こんなにまでバタバタしてまで聞きたかった話がどんなものか、というのを以下に感想とともに書いていきます。 1. 異常検知入門 講演者はPrefered Networksの比戸さん。 異常検知とは何か？から始まり、異常検知の中の３つの大きな問題に分類されることを話していました。 その３つの問題とは - 外れ値検出問題 - 変化点検出問題 - 異常状態問題 になります。 外れ値検出は静的なデータ、他の２つは時間に対して動的なデータに対する異常検知になります。個人的な感覚だと外れ値検出は
【まとめ】ディープラーニングを使った異常検知 - Qiita
ディープラーニングを使った異常検知が進歩していますが、最新情報を追うのが大変です。 ここでは、最新情報をまとめておきます（随時更新）。 本稿では、以下の内容を記します。 ディープラーニングを使った異常検知について、簡単に歴史をまとめます。 最新の手法（2019年当時）について、ベンチマークを行います。 歴史 完全に独断と偏見で作った歴史です。 全ての論文は読めていないので、ご了承ください。 【～2017年】オートエンコーダによる異常検知 オートエンコーダによる異常検知 2、3年前はオートエンコーダによる異常検知が主流でした。オートエンコーダでは、元画像と再構築画像との差をとって、その和が大きいとき異常と認識させています。Qiitaの記事でも、オートエンコーダによる異常検知はたくさんありますので、気になる人は探してみてください。 Variational AutoEocoder（VAE）による
ダイナミックマイニングと 異常検出・ＣＧＭテキスト分析への応用 山西健司 NECインターネットシステム研究所 データマイニング技術センター k-yamanishi@cw.jp.nec.com http://www.labs.nec.co.jp/DTmining
ダイナミックマイニングと 異常検出・ＣＧＭテキスト分析への応用 山西健司 NECインターネットシステム研究所 データマイニング技術センター k-yamanishi@cw.jp.nec.com http://www.labs.nec.co.jp/DTmining/ 2006年7月6日 情報の価値化・知識化技術協議会第二回設立準備会 目次 １．ＮＥＣのデータマイニングへの取り組み ２．動的モデル選択理論 ３．異常行動検出への応用 ４. ＣＧＭテキストマイニングへの応用 １．ＮＥＣのデータマイニングへの 取り組み ログ分析SL （主に異常検出技術） 要素技術 データマイニング リサーチグループ 要素技術 データマイニング リサーチグループ リスク&ナレッジ分析SL （主にテキストマイニング技術） 適用技術 データマイニング 技術センター 適用技術 データマイニング 技術センター 機械学習理論
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[PDF]環境対策で注目される小型GTLの状況 - JPECレポート![[PDF]環境対策で注目される小型GTLの状況 - JPECレポート](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/bf9646e018d974c91c0d6c58aec001f0001ea873/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.pecj.or.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F04%2Fogp.png)
論 文 高齢者モニタリングのためのカメラ画像を用いた異常動作検出 学生員 正員 関 堀 弘 洋 和 一 （東京大学） （東京大学） Ø Ø ÓÒ Ó ÒÓÖÑ Ð Ø ÓÒ Í× Ò ÁÑ Ë ÕÙ Ò ÓÖ ÅÓÒ �
