Datastream.io : Open Source Anomaly Detection
We are proud to launch the very first version of our open-source project for Anomaly Detection and Behavioural Profiling on data-streams, datastream.io (dsio on github). We have a long roadmap ahead of us, but, release often and release early, as they say. So here it is — a minimal viable full-stack Python anomaly detector: pip install -e git+https://github.com/MentatInnovations/datastream.io#egg=
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
異常検知と変化検知のまとめ 数式なし - Qiita
この記事は、「Machine Learning Advent Calendar 2015」の17日目の記事になります。 「異常検知と変化検知」の本は良書だったので買うのに迷っている人のためにまとめてみました。 間違いがあれば、ご指摘頂けると幸いです。 数式を見て厳密に理解したい方は書籍購入をおススメします。 またコードに直すときはアルゴリズムが必要です。 本書籍ではアルゴリズムも記述してくれいてるのでおススメできます。 本記事ではアルゴリズムには言及しません。 この記事で得られるもの １：異常検知における手法の種類 ２：異常検知における手法をどのシーンで使用するか ３：異常検知における機械学習をどのように応用するか 以上です。 本記事の見方 利用シーンと簡単な手法を記述したので、利用シーン 異常検知の基本的な所だけ抑えたい 異常検知と変化検知の基本的な考え方 ホテリング法による異常検知 単
時系列分析による異常検知入門
TalkingData AdTracking Fraud Detection Challenge (1st place solution)Takanori Hayashi
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Jubatus Casual Talks #2 異常検知入門
異常検知 - 何を探すかよく分かっていないものを見つける方法
