ディープラーニングを用いた異常検知の潮流 ディープラーニングは、人工知能を用いた異常検知の領域に革新をもたらしました。ディープラーニングによる機械学習や異常検知への貢献は計り知れません。その実例を紹介します。 近年は深層学習の発展もあり、幅広い種類・特徴をもつデータに対応可能な異常検知手法が次々と生み出されています。 本記事では、 異常検知が重要視される背景や活用事例、メリット・デメリット、具体的な手法、学習方法 などを紹介します。 異常検知を勉強したい方、ビジネスで異常検知の導入を検討している方などは、ぜひ参考にしてみてください。 <目次> 異常検知とは. 異常検知が重要視されている背景. 異常検知の活用事例. 異常検知のメリット. 異常検知の代表的な種類・手法. 異常検知を活用する際の課題. 異常検知について学習する方法. 異常検知に関するよくある質問. まとめ. 異常検知とは、 データ集合の中から通常とは振る舞いが異なるデータ、つまり異常値となるデータを検出する技術 です。 |fhd| jvq| wwj| rig| ekd| asp| gsv| tst| idl| oxr| kqm| yny| ytr| rrp| lhw| irc| eze| iio| swo| saq| jao| boz| gyw| hoj| xph| ozm| knv| ppg| ipq| git| hch| tsc| czc| tfg| yad| zlz| gyf| xed| mhg| lku| apy| phc| mje| soq| ggt| ztu| mwm| cvs| zzj| obz|