異常検知入門と手法まとめ - Qiita
異常検知について勉強したのでまとめておきます。 参考文献 下記文献を大いに参考にさせていただきました： [1] Ruff, Lukas, et al. "A Unifying Review of Deep and Shallow Anomaly Detection." arXiv preprint arXiv:2009.11732 (2020). [2] 井手. "入門 機械学習による異常検知―Rによる実践ガイド" コロナ社(2015) [3] 井手,杉山. "異常検知と変化検知 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)" 講談社サイエンティフィク(2015) [4] 比戸. "異常検知入門" Jubatus Casual Talks #2(2013) [5] Pang, Guansong, et al. "Deep learning for anomaly detection: A rev
総務省が無料データサイエンス講座を開講、松尾豊氏ら講師に | Ledge.ai
画像は『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 総務省は9月29日から、実践的なデータ分析の手法を学習できるとうたう、データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス演習（外部サイト）」を開講している。登録料および受講料は無料。閉講日時は12月7日の23時59分。 本講座では、ビジネスや行政での活用を想定しており、社会人や大学生に向けて、ビジネスや業務上での分析事例を中心に実践的なデータ分析（統計分析）の手法をわかりやすく解説するという。前提条件は表計算ソフトMicrosoft Excelの基本的な操作ができること。 『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 講師は、総務省統計局の會田雅人氏、総務省統計局の阿向泰二郎氏、株式会社電通の佐伯諭氏、東京大学の松尾豊氏、株式会社ブレインパッドの奥園朋実氏、株式会社ブレインパッドの
データサイエンス初学者のための実践的な学習環境 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに無料公開 | 一般社団法人データサイエンティスト協会
一般社団法人データサイエンティスト協会（所在地：東京都港区、代表理事：草野 隆史、以下データサイエンティスト協会）は、構造化データの加工について実践的に学ぶことができる無料の学習環境「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに公開しました。 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」は、データサイエンス初学者を対象に、データの加工・集計、統計学や機械学習を駆使したモデリングの前処理等を学べるよう、データと実行環境構築スクリプト、演習問題をワンセットにしています。 近年、データ活用の重要性についての認知が広がる中で、書籍やWebサイトなど、データ分析のスキル向上に役立つ情報源も多く提供されています。一方で、実践するための「データ」や「プログラミング実行環境」を持ち合わせていないことも多く、「実践力」を身につける機会が限られていました。特に、「構造化デ
さくらインターネット、機械学習やPythonの講座を無償公開 衛星データの活用教える
さくらインターネットは5月22日、人工衛星が取得したデータを使って機械学習やプログラミングの基礎が学べるeラーニング教材を無償公開すると発表した。在宅によるオンライン学習をサポートしたい考え。 提供するのは、動画で衛星データやプログラミングの基礎知識、データの解析手順などを学べる「Tellus Trainer」と、Pythonを使って簡単な画像処理や衛星画像の加工などを学べる「Tellus×TechAcademy 初心者向け Tellus 学習コース」。衛星データをクラウド上で分析できる同社のサービス「Tellus」の利用を想定している。 関連記事 さくら、衛星データ基盤「Tellus」に「つばめ」の撮影画像を追加 新宿エリアを定点観測 さくらインターネットが、JAXAの人工衛星「つばめ」が撮影した画像を「Tellus」に追加。新宿エリアを4月2日～5月10日の午後4時半ごろに毎日撮影した
【異常検知】異常原因を特定する - Qiita
異常検知は、正常データだけで学習できる製造業で人気のある手法です。 そして、異常検知で異常を検出したとして、「異常原因を特定したい」という 要望もよく聞かれます。 そこで、本稿では、複数のセンサが付いた異常検知システムにおいて、 異常が発生した場合に、どのセンサが異常値を示しているのかを特定する 方法を検討します。 ※コード全体はこちらに置きました。 ※こちらはPythonデータ分析勉強会#17の発表資料です。 きっかけ 以前に、こんな内容をツイートしたところ、皆さん興味をお持ちのようでした。 昨日、JFEスチールの製造ラインで異常検知する話しを聞いた。 ・数十個にわたるセンサで常時監視 ・異常検知の制約は、異常のみならず異常原因も特定する ・センサは相関が強いものだけを取り出し、主成分分析だけで異常検知 ・これによりコストと納期を大幅に削減 ー続くー — shinmura0 @ 3/14
SSDで道路の損傷を検出した - Qiita
はじめに SSD(Single Shot Multibox Detector)で道路の損傷を検出しました． 作業環境等に関しては株式会社パソナテックさんにご協力いただきました． なお成果物は学習済みモデルとともにGitHubに公開されています． 不具合もまだ複数あると思いますので，気軽にissueを立てていただければと思います． やったことを最初から文章で説明するより，まずは成果物を見ていただいたほうが早いと思うので，デモをお見せします． このように，横断歩道やセンターラインのかすれ，陥没，ひび割れなどを検出することができます． 道路の損傷を検出する方法はいろいろありますが，画像認識を用いるならば，車で移動しながらスマホや車載カメラでリアルタイムに検出できると便利です． このような認識手法を採用するのであれば，デバイスの制約により，計算量が小さいモデルが求められます． 道路の損傷を物体認識
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