異常検知の世界へようこそ - Preferred Networks Research & Development

比戸です。 先週Jubatusの最新0.4.0がリリースされましたが、外れ値検知機能の追加が目玉の一つとなっています（jubaanomaly）。昨年PFIへ入社して初めて手がけた仕事が公開されたということで感慨ひとしおですが、便乗してあまり語られることのない異常検知の世界について書きたいと思います。以下の資料は昨年のFIT2012で使ったものです。 異常検知とは簡単にいえば、「他に比べて変なデータを見つけ出す」タスクです。お正月にテレビで繰り返し流れた、おすぎとピーコのCM(*1)がわかりやすいイメージですね。機械学習の枠組みで言えば”教師無し学習”に属します。分類や回帰、クラスタリングなど応用も多く人気も研究熱も高いタスクに比べると、マイナーです。SVMとか、Random Forestとか、Boostingとか、最近だとDeep Neural Networkとか、有名な必殺技アルゴリズム

[sharaku3eyes]

これは即応要求が高い仕事にかなり重宝するなあ

[yumu19]

総本山的な情報にたどり着いた。資料内で元の研究ソースが参照されてるのもありがたい。 #大晦日ハッカソン

[SigProcRandWalk]

個人的には波形データの処理にスポットが当たってほしいな。画像との比較になるけど波形には物理現象と直接結びついてるという面白さがあるんだよ。ん、よく見ると2013年の記事であった。

[koki-h]

機械学習

[usadamasa]

お仕事に使いたい系。

[kotesaki]

お勉強。異常検出。

[ichi2410]

“データマイニングによる異常検知”

[turuhashi]

"「ビッグデータ周辺の問題の多くはサンプリングとExcelで解ける」という話が、異常検知タスクではあまり成り立たない"

[zg90]

「データあるところに異常検知あり」

[matsumoto_r]

異常検知とか外れ値・変化点検出懐かしい。大学の学部時代に研究（ http://blog.matsumoto-r.jp/?s=%E5%A4%89%E5%8C%96%E7%82%B9%E6%A4%9C%E5%87%BA ）していたなぁ。

[fcicq]

outlier

[rishida]

比戸です。 先週Jubatusの最新0.4.0がリリースされましたが、外れ値検知機能の追加が目玉の一つとなっています（jubaanomaly）。昨年PFIへ入社して初めて手がけた仕事が公開されたということで感慨ひとしおですが、便乗してあ