用語集GLOSSARY

異常検知
異常検知とは、データの中から異常な状態を示すもの、つまり通常の性質とは異なるものを検出することです。なんらかの理由で混入してしまった異物や、機械の異音などが検出の対象になります。たとえば、システムエラーやクレジットカードの不正利用検出の場面で用いられています。

異常検知には、大きく3つの方法があります。基準値を超えたら異常とみなす「基準値ベースの異常検知」、大量の正解を与えたデータを与え、次に来る情報がそのデータとの整合性が何%かを出力する「教師あり学習による異常検知」、大量のランダムなデータを読み込ませ全体の平均値から離れているものを異常とみなす「教師なし学習による異常検知」です。

なお、近年では異常検知と機械学習を応用して、異常や故障が起こる前に知らせてくれる技術が注目されています。これは、たとえば工場の機械が故障する前の異音などわずかな異常データを学習させ、対象音の発生により故障の可能性を教えてくれるような技術です。

ただ実際には、故障は頻繁に発生しないため、故障前の異音データを集めることはかなり難しくなります。そういった場合は、大量のランダムなデータだけで予測できる機械なし学習の手法を使うことが多いです。

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