異常検知

異常検知とは

異常検知（Anomaly Detection）は、データセットの中から通常のパターンとは異なるデータポイント（異常や外れ値）を検出するプロセスです。

異常検知の目的は、正常なデータのパターンを学習し、そのパターンから外れるデータポイントを特定することです。異常は、必ずしも悪いことを意味するわけではありませんが、システムの不具合、セキュリティの脅威、詐欺行為などを早期に発見するために重要です。

主な技術と方法

1. 統計的手法
• Zスコア：データポイントが平均からどれだけ離れているかを測定する。
• 箱ひげ図：データの四分位範囲を利用して外れ値を検出する。
• 確率分布：データが特定の確率分布に従うと仮定し、その分布から外れるデータを異常と見なす。

2. 機械学習手法
• 教師なし学習：正常なデータのみを用いて学習し、異常なデータを検出する。例えば、k-meansクラスタリングや主成分分析（PCA）。
• 教師あり学習：異常とラベル付けされたデータを用いてモデルを学習する。例えば、サポートベクターマシン（SVM）や決定木。
• 半教師あり学習：主に正常データを用いて学習し、一部の異常データも含む手法。例えば、オートエンコーダー。

3. 深層学習手法
• オートエンコーダー：入力データを低次元の表現に圧縮し、再構成するネットワーク。再構成誤差が大きい場合、そのデータを異常と見なす。
• リカレントニューラルネットワーク（RNN）：時系列データの異常検知に使用される。