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

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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... 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 TECHNO LOGY 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

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