【パターン認識ラジオ】異常検知手法の要点

異常検知とは、データの中から異常な（つまり、通常のパターンから大きく逸脱した）パターンを見つける技術です。この過程は通常、既知のデータから新奇のデータの発生確率（P値）を算出し、そのP値が低いほど、つまり発生確率が低いほど、データは異常であると判断されます。これは金融取引の不正検知、工場の機械故障の予防、医療画像診断など、様々な分野で重要な役割を果たしています。   以下に、データの種類や問題の設定に応じて選ばれる異常検知の一般的な手法を示します。   1. **統計的手法**:      統計的手法はデータが従うと仮定される確率分布を基に異常検知を行います。例えば、ホテリング法は多変量正規分布を仮定し、観測データがその分布からどの程度離れているかを測定します。一方、季節性を持つ時系列データに対しては、ARIMAや指数平滑法などの手法がよく用いられます。これらの手法は、新たな観測が既知の分布からどの程度逸脱しているかを測定することで異常を検知します。      **応用例**：信用カード不正検出では、各ユーザーの支払いパターンを統計的手法でモデリングし、異常な取引（たとえば、通常とは異なる地域や時間帯、または金額での取引）を検出します。   2. **マシンラーニング手法**:      マシンラーニング手法は、特に高次元データの異常検知に強いです。PCA(主成分分析)やIsolation Forest、One-Class SVMなどがよく用いられます。これらの手法は、特徴空間での異常な位置にあるデータ点を検出します。特にOne-Class SVMでは、適切なカーネル関数の選択が重要であり、RBFカーネルや多項式カーネルなどが用いられます。これらの手法は新たなデータ点が既知のデータ分布からどれほど離れているかを測定することで異常を検知します。      **応用例**：製造業では、生産ラインからのセンサーデータをマシンラーニング手法でモデリングし、異常な動作（例えば、過度な振動や異常な温度上昇）を早期に検出します。   3. **ディープラーニング手法**:      ディープラーニング手法は、特に画像や時系列データなどの複雑なデータに対して強いです。オートエンコーダは画像や音声などのデータに対して良く用いられます。また、時系列データに対しては、リカレントニューラルネットワーク（RNN）やその一種であるLSTM（Long Short-Term Memory）が用いられます。これらの手法は、新たなデータが既知のデータ分布からどれほど逸脱しているかを測定することで異常を検知します。      **応用例**：医療画像診断では、オートエンコーダを用いて正常なX線画像やMRI画像の特性を学習し、新たな画像がそのパターンから大きく逸脱している場合、それを異常（病気の可能性）と検出します。また、LSTMは工場のセンサーデータの異常検知に使われ、予期せぬ機械の故障を早期に発見するのに役立てられます。   4. **Attention機構を含む手法**:      Attention機構は、データの特定の部分に「注意」を向け、その部分が全体の中でどれだけ重要であるかを評価する機能を持っています。これは時系列データや画像データなどの複雑なデータに対する異常検知に特に有用で、異常な部分に「注意」を向けることで、異常検出の精度を向上させることが可能です。これらの手法もまた、新たなデータが既知のデータ分布からどれほど逸脱しているかを測定することで異常を検知します。      **応用例**：Attention機構を活用した異常検知の一例として、機械の故障予知があります。多数のセンサーからの時系列データにAttention機構を適用することで、故障に直結する可能性のある異常な信号を効率的に検出することが可能になります。   以上の手法は、それぞれ異なるデータや問題設定に対して強いですが、適切な手法の選択は具体的な問題やデータの特性によります。また、これらの手法は組み合わせて使うことでさらに強力になることもあります。例えば、カーネル関数を用いてデータを高次元空間に写像した後に、統計的手法やマシンラーニング手法を適用することもあります。このような手法の組み合わせにより、より複雑なデータや問題に対する異常検知の性能を向上させることが可能となります。 告知リンク： https://www.youtube.com/playlist?list=PLPiQ8tB0Q233SUXcAh_FkCzNS51aN48Ud https://youtu.be/gP7jjWApgHA https://www.kogakuin.ac.jp/admissions/event/oc.html https://wcci2024.org/

There are no comments yet.

Please log in to write the first comment.