anomaly detectionに関するsyou6162のブックマーク (16)
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syou6162 2019/10/19
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パンハウスゼミ 異常検知論文紹介 20191005
2. 異常検知とは︖ n 1: ある画像のよごれや傷などの異常を検知する (⼀般的な異常検知) n 2: 訓練分布のカテゴリ以外のカテゴリを検知する (Out-of-distribution 検知) n 似た問題設定 n Open set recognition: In-distributionの分類 + OOD検知 n Generalized zero-shot learning: In-distributionの分類 + OODの分類 1 2 3. OOD検知の基本的な２つの問題設定 n 1: 教師なしOOD検知 (訓練分布のラベルが与えられない) n ⽣成的なアプローチ n 2: 教師ありOOD検知 (訓練分布のラベルが与えられる) n 識別的なアプローチが多い 訓練データ テストデータ 正常 異常 訓練データ テストデータ 正常 異常⽝ ⿃ 異常データには基本的に前もってアクセスで
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【時系列データ】カルマンフィルターで異常検知 - Qiita
書籍-入門 機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド-の7章 「状態空間モデルによる異常検知」で、カルマンフィルタによる異常検知を 実行すると、結果がどうなるのか気になっていました。 そこで、Pythonのnumpyとscipyを使ってゴリゴリ実装してみました。 理論と実装 本稿では、結果の式だけを載せておきます。 式の意味や導出は、書籍をご覧ください。 書籍自体は大変分かりやすく、異常検知を始める人におススメです。 ただ、後半（7章は最後の方）は少し数式が多くなり、難しくなってきます。 データロード 書籍でも使われている心拍数のデータを使います。 import urllib.request import numpy as np from numpy.linalg import svd, inv, matrix_rank import matplotlib.pyplot as plt f
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異常の定義と推定
23. n • min$ % & ≔ ( ) △ +) ) = - ∣ / - > 1 +) = {- ∣ & - > 0} • / n • min$∈ℱ 7 & • 8′ = :; ;<= > : ∼ @ : , @ 0, 1 C 8 D = 1 8′ D = −1 7(&) ≔ 1 1 + 1 IJ∼KL sign & - = −1 + 1 1 + 1 IO∼PL sign(& : ) = 1 ) △ +) ) +) 24. n • ! " # = 1 = & " • ! " # = −1 = ( " n • ! ", # = ! " # = 1 ! # = 1 + ! " # = −1 ! # = −1 = +& " + 1 − + ((") • + = 1/1 + / " ( " " / & " 0 120 ( " " 0 120 1 120 & " " 0 120 3 " > 0
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Cisco AI Network Analytics: Making Networks Smarter and Simpler to Manage
Analytics & Intelligent Automation Cisco AI Network Analytics: Making Networks Smarter and Simpler to Manage6 min read Anand Oswal Enterprise networks generate a lot of data. A lot. Imagine a network with 6000+ access points, 10 wireless controllers, a data center, dozens of branch offices, and over 10,000 roaming wireless devices covering an area the size of a small city. Every AP collects teleme
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アノマリダッシュボード | Site24x7のヘルプ
Site24x7の直観的な異常検出フレームワークでは、要求時間、CPU利用率（CPU Utilization）、メモリ利用率（％）など、リソース属性の緩慢な増大をとらえています。さらには、これらのスパイク（突出値）を詳細に、Webクライアントに表とグラフの形式で提示。リソースのパフォーマンスを精密に調整し、インフラの問題を見逃さず対応可能となっています。異常が発生すれば、チーム内で、PDFやメールで共有できます。 目次 概要 異常エンジンでネガティブ トレンドを予測 AIベースしきい値プロファイル 異常ダッシュボードの読み方 異常検出：有効な監視と対応するパフォーマンス属性 概要 監視メトリックのアノマリ検知を使用して、異常なスパイクや差を検知できます。アノマリ検知の監視を有効化すると、一定間隔で監視が行われます。一定のしきい値を用いると、長期的に一貫した監視を行えません。そのため、AIに
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特異スペクトル変換法による時系列データの異常検知（Python） - Fire Engine
はじめに 今回は、特異スペクトル変換法というアルゴリズムをPythonで実装します。このアルゴリズムは時系列データの異常検知に対して非常に強い力を発揮します。また、ハイパーパラメータ（人が調整する必要のあるパラメータ）が少なく、比較的チューニングが容易であることも特徴の一つです。数学の理論については深追いはせず、アルゴリズムの概要と実装まで書いていきたいと思います。 【目次】 はじめに 時系列データについて 時系列データの異常と変化点検知 特異スペクトル変換法の概要 履歴行列とテスト行列 特異値分解 変化度の定義 Pythonによる実装 特異スペクトル変換法の課題 おわりに 時系列データについて 時系列データとは、時間の推移ととともに観測されるデータのことです。昨今、様々な企業がデータ活用を推進していますが、世の中の実務の現場に貯まっていく多くのデータは時系列のデータです。 データ分析にお
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KDD'17読み会：Anomaly Detection with Robust Deep Autoencoders
1. Anomaly Detection with Robust Deep Autoencoders Chong Zhou, Randy C. Paffenroth Worcester Polytechnic Institute 1 原 聡 大阪大学 産業科学研究所 KDD2017勉強会@京大, 2017/10/7 2. 論文の概要 n 外れ値検知のためのRobust Autoencoderを提案。 n 基本的なアイディア • 入力データを”正常な要素”と”異常要因”とに分解する。 • “異常要因”の成分が大きいデータが外れ値。 n 手法概要 • 各データ𝑥 ∈ ℝ 𝑝は正常な要素𝑢 ∈ ℝ 𝑝と異常要因𝑟 ∈ ℝ 𝑝の和に分解できるとする： 𝑥 = 𝑢 + 𝑟 - 正常な要素𝑢の学習 - 正常な要素はAutoencoderで適切に復元できる： 𝑢 ≈ 𝑓𝜃 𝑢
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Elasticsearch/kibana/x-packで気象データでMachine Learningしてみる - Qiita
先日これを見て、自分も何かデータを使ってMachine Learningを体験してみたいと思っていたところ、こちらの記事で日経の株価データを使ってやられていたので、違うネタで自分もやってみることにしました。 <2017/9/25 追記> 今回x-packに追加された仕組みは機械学習を用いた「時系列異常検知」です。今後他にも追加される予定みたい。 ログファイルやアプリケーションメトリック、パフォーマンスメトリック、ネットワークフロー、財務/取引データなどの時系列データをElasticsearchに格納しているユーザーに付加価値を提供することに専念する方針 だそうです。楽しみ。 参考 環境 Elasticsearch: 5.6.1 kibana: 5.6.1 使用したデータは、ここの気象データを適当に地域を選んでcsvデータをダウンロードしました。 Elasticsearch/kibanaの設
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異常検知モニター
製品 { this.openCategory = category; const productMenu = document.querySelector('.product-menu'); window.DD_RUM.onReady(function() { if (productMenu.classList.contains('show')) { window.DD_RUM.addAction(`Product Category ${category} Hover`) } }) }, 160); }, clearCategory() { clearTimeout(this.timeoutID); } }" x-init=" const menu = document.querySelector('.product-menu'); var observer = new MutationO
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