Amazon SageMakerのRandom Cut Forestの概要（異常検知） | DevelopersIO
概要 こんにちは、データインテグレーション部のyoshimです。 SageMakerで「Random Cut Forest」というアルゴリズムが利用できるみたいなので、実際にチュートリアルを実施してみた感想を書こうと思います。 また、似たようなアルゴリズムである「Isolation Forest」との差異について述べてみようと思います。 もし、実際に自分でもやってみたいという方がいらっしゃいましたらこちらをご参照ください。 目次 1.異常検知とは 2.Random Cut Forestについて 3.Isolation Forestとの比較 4.チュートリアルをやってみた 5.まとめ 6.参考文献 1.異常検知とは 「異常検知」というとなんとなく「外れ値を見つける」ことだと思っていたのですが、下記の３つに分類されているとのことです。 （随分と古いですが、下記の説明はこちらの資料がすごくわかり
機械学習とアルゴリズム
はじめに 前回は、機械学習の学習データにスポットを当てて解説しました。今回は、もう1つの主役である「アルゴリズム」について解説します。 目的とデータに合ったアルゴリズム 一般に、機械学習では「アルゴリズムよりデータの方が大切」と言われています。確かに、それは我々AIチームでも常に実感しているのですが、良いデータを使ってある程度の認識率を獲得しても、どうしても「もっと良い方法があるのでは」と考えてしまいます。そして、実際に他のアルゴリズムを使ってみて、結果が変わらないこともあれば、結果が良くなることもあります。こうした経験から、やはりアルゴリズムも大切であり、「目的に合ったデータとアルゴリズム」ということを意識する必要があると思っています（図1）。 機械学習のアルゴリズム これまで、ニューラルネットワーク（ディープラーニング）のアルゴリズム（CNNやRNNなど）を説明してきましたが、実は機械
グラフィカル Lasso を用いた異常検知
多変数の間の直接相関をスパース推定する手法であるグラフィカル Lasso と、その異常検知への応用についてまとめました。
実在しないアイドル画像も瞬時に生成するAI「GAN」が賢すぎる！（AI SCHOLAR）
近年ホットなディープラーニング。なかでも注目されている技術のトレンドの1つが、「敵対的生成ネットワーク」（Generative Adversarial Networks。以下、GAN）です。GANは「機械学習において、この10年間でもっともおもしろいアイデア」と言われるほど、研究はもちろん実用レベルでも注目されている手法です。この記事ではGANについてわかりやすく解説しながら、GANで何ができるのかを具体的に紹介していきます。 実在しないデータを生成する ディープラーニングの技術は日進月歩で進化しており、新たな研究が発表されると、すぐに実装コードが公開されたり、応用研究が進められたり、ビジネスに適用されたりします。 なかでも最近注目されている技術の1つが、「敵対的生成ネットワーク」（Generative Adversarial Networks。以下、GAN）です。GANは生成モデルの一種
異常検知とGANのまとめ(ベースとなっている論文のおさらい)｜田村浩一郎@ACES
異常検知において用いられるGANの論文のうち，メジャーどころの(研究においてベースになるだろう)論文を読んで内容を抑えたので整理しまとめました．(授業の課題のついでです) すごーくざっくり研究を俯瞰すると，異常検知ではデータセットが少ないor作成できないという現実世界での課題があります(「異常」なのでデータ少ない，故障データなどは自ら故障させるわけにはいかない)。なので、いかにデータが少なく、また教師なし学習で異常検知できるかといった枠組みで、今回のようにGANを利用しています。正常データだけ学習させたGANは、異常データをうまく生成できないといった仮説に基づいて、アルゴリズムが構築されています。 今回読んだ論文は、以下の3つです． 1. AnoGAN - [17.03] Unsupervised Anomaly Detection with Generative Adversarial
株式会社ALBERT（レコメンドエンジン）
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
異常検知ビジネスで活用できる外れ値検知手法まとめ - 元コンサルでデータサイエンティスト
機械学習の中でも教師なし学習に分類される分野として異常検知という技術があります。研究分野としては近年下火になりつつあるものの、人工知能やAIを使った異常検知技術はビジネス界隈では期待の大きい分野として有名です。 本記事では、異常検知分野のなかでも外れ値検知の一般的な手法についてまとめました。 目次 はじめに ホテリング理論 k-近傍法 (k-NN) Local Outlier Factor (LOF) One class SVM (Support Vector Machine) まとめ はじめに 外れ値検知はビジネスにおけるさまざまな場面で使用されています。 外れ値検知とは、正常時の状態から外れた点を見つけ出す異常検知の種類のひとつです。クレジットカードの利用状況の解析などでは、異常な行動を即時に検出することで被害の拡大を防ぐことができます。また、工場などのモニタリングでは、機械の異常状態
教師なし機械学習
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