AI用語集
人工知能の完全辞典
異常
データセット内で予想されるまたは正常な動作から著しく逸脱する観測値またはパターンで、エラー、詐欺、またはまれなイベントを示す可能性があります。
外れ値
他の観測値とは著しく異なるデータポイントで、通常、統計的手法または教師なし機械学習アルゴリズムによって識別されます。
アイソレーションフォレスト
ランダムに木の森を構築し、ポイントの平均分離深さを測定することで異常を分離する、決定木に基づく異常検知アルゴリズムです。
局所外れ値因子 (LOF)
ポイントの密度をその近傍の密度と比較して、低密度領域のポイントを特定する、局所密度に基づく異常検知手法です。
ワンクラスSVM
正常データでトレーニングされて決定境界を作成するサポートベクターマシンの変種で、この境界の外にあるポイントを異常として識別します。
オートエンコーダ
入力データを再構築するように学習する教師なしニューラルネットワークで、正常なパターンからの逸脱を示す再構築エラーが高いことで異常が識別されます。
楕円エンベロープ
ロバストな共分散推定を使用して正常なデータの周りに楕円を適合させ、外部のポイントを異常と見なすロバストな統計的手法です。
Zスコア
観測値の平均からの偏差を標準偏差の単位で定量化する標準化された統計的指標で、極端な値は異常を示す可能性があります。
IQR（四分位範囲）
第1四分位数と第3四分位数の間の範囲に基づく検出方法で、四分位数からIQRの1.5倍以上外れる観測値を異常と見なします。
マハラノビス距離
変数間の相関を考慮した多変量距離の測定で、分布の中心からの距離が高い点を異常として識別します。
再構成誤差
オートエンコーダのようなモデルによる元のデータと再構成されたデータとの差で、高い誤差は異常な観測値を示します。
新規性検出
モデルが正常データで訓練され、学習されたパターンから逸脱する新しい未知の観測値を識別する異常検出の変種です。
ポイント異常
個々の観測値が残りのデータに対して異常と見なされる異常のタイプで、文脈や他の観測値に依存しません。
文脈異常
特定の文脈でのみ異常と識別される異常で、夏には正常かもしれない冬の高温のようにです。
集団異常
個別には正常だが、順次的または空間的なコレクションとして一緒に現れると異常になる観測値のグループです。
ロバスト共分散
極値に耐性のある共分散の推定方法で、ロバスト分布から大幅に逸脱する点を識別して異常を検出するために使用されます。
クラスタリングベースの異常検出
クラスタリングアルゴリズムを使用し、いずれのクラスターにも属さない点、または非常に小さいクラスターに属する点として異常を特定するアプローチ。
ヒストグラムベースの外れ値検出
データの多次元ヒストグラムを構築し、非常に低い頻度を持つビンに落ちる観測値として異常を特定する手法。