異常検知プロジェクトを取り巻くtips - Qiita

はじめに 最近、異常検知に関する案件に関わって、結構苦労しました。 その理由の一つとして、異常検知の手法については一部本がでているもののそこまで多くはなく、また、異常検知プロジェクトの進め方という意味では情報があまり見つけられなかったというのがあります。 そこで、プロジェクト実施前に、こんな情報があればよかったなという内容についてまとめました。 自分が関わった案件は、設備のセンサーデータを用いた異常検知だったため、その内容に偏っていますが、全体の流れや考え方としてはあまりドメインや異常検知によらないものと思います。 なお、個別の異常検知のアルゴリズムについては話しません。 また、読者の対象しては、異常検知に興味がある人、機械学習プロジェクトに興味がある人を想定しています。 異常検知を取り巻くコミュニケーション 前提として、「異常検知」という言葉でイメージするものは人によって違います。関係者

[misshiki]

“そこで、プロジェクト実施前に、こんな情報があればよかったなという内容についてまとめました。”

[fujixe]

「結局、一つかせいぜい二つの指標に単純な閾値置いて見てればわかる話で、大層な機械学習アルゴリズムなんて不要だったね」ってなるやつ

[isrc]

目的を明確にしましょう。人間がデータを見て異常時に異常とわからないデータ故障予知をすることを想定していないデータではできません。

[RC30-popo]

後半の指標値の話は役に立つ。前半は異常検知に限らずAIプロジェクトあるある。「なんかAIっていう素敵な仕組み使ってちゃちゃっとうまくやってよ」という。

[ya--mada]

最近、おじさんがなんか言ってるのよく聞く。データ取り続けないといけないって言うとこが抜けてて説明がツラい。