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ディープラーニングによる時系列データの異常検知
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ディープラーニングを使った時系列データの異常検知の手法の紹介と適用例を示します。
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ディープラーニングによる時系列データの異常検知
1.
ディープラーニングによる 時系列データの異常検知 @LT会 2018/2/16 IoT/AIソリューション事業部 長谷川哲也
2.
自己紹介 1 ■ 名前:長谷川哲也 ■ 所属:IoT/AIソリューション事業部(最近できました) 学生時代:数値計算 入社後:ほぼ機械学習関連のお仕事 商品のレコメンド、画像の自動分類 異常検知、自然言語処理など なんかいろいろやっています
3.
今回お話すること 2 ■ 世の中で大ブームになっているディープラーニングを用いた 時系列データの異常検知の手法の1つの概要と、 それの実験結果を示します ■ ただし詳細についてはここでは説明しません
4.
ディープラーニングとは? 3 人間の神経回路網を模したモデルによってデータの特徴を 良くとらえることができる手法 特に 画像や音声などに対しては他の手法よりも高性能 大量の画像 未知の画像を識別特徴を学習 画像識別の例
5.
時系列データに対する ディープラーニングの手法 4 ■ 通常のディープラーニングでは時系列データを扱うことができない ■ RNN(Recurrent
Neural Network)と呼ばれる手法を用いることで、 ディープラーニングで時系列データを扱うことが可能 時系列データの例:文章、音声、波形など ■ RNNの一種であるLSTM(Long ShortTerm Memory)が 実際にはよく使われる – 通常のRNNよりも長い時系列データに対して学習が可能!
6.
時系列データの異常検知 5 異常な箇所時系列データの例 異常が発生した場合に自動でそれを検知したい
7.
ディープラーニングによる 時系列データの異常検知の手法 6 ディープラーニングによる異常検知の手法はいくつか存在する 今回は入力された時系列データをLSTMによって 復元するように学習していく手法を扱う[1] [1] Pankaj Malhotra
et al., LSTM-based Encoder-Decoder for Multi-sensorAnomaly Detection (2016)
8.
手法のアイデア 7 学習に使う正常波形 LSTMのモデル 入力波形と似た波形 入力 出力 正常波形が復元されるように学習 学習に使うのは 複数の正常波形 学習時
9.
手法のアイデア 8 未知の波形が異常かどうかの判定時 学習に使わなかった正常波形 LSTMのモデル 入力波形と似た波形 入力 出力 学習に使った波形と似た特徴をもつため、 上手く復元可能
10.
手法のアイデア 9 未知の波形が異常かどうかの判定時 異常波形 LSTMのモデル 入力波形と似ない波形 入力 出力 学習に使った波形と特徴が異なるため、 上手く復元できない
11.
手法のアイデア 10 異常検知の場合にはどれだけ波形が異常なのかを あらわす異常度を計算する 異常度が大きいほど波形が異常
本手法の場合には、入力波形と出力波形との 誤差にもとづいて異常度を計算 ただし単純に誤差が異常度になっているわけではない 異常度の計算
12.
実験の内容 11 次のような電力需要のデータを学習(以下は一週間分のデータ例) 言語はpython3、ライブラリはPyTorch
ver0.3を使用 月曜 火曜 水曜 木曜 金曜 土曜 日曜
13.
実験結果 12 正常データでの結果 上手く復元される
14.
実験結果 13 異常データでの結果 上手く復元できない 異常度大
15.
実験結果 14 異常データでの結果
16.
実験結果 15 異常データでの結果
17.
16 今回はディープラーニングを用いた時系列データの 異常検知を紹介しました ただし、異常検知においては、いつもディープラーニングを 使うと良いというわけではありませんのでご注意ください さいごに
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