AI用語集

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用語

密度ベースの異常検知

他のデータと比較して低密度領域にある点を異常として識別するアプローチで、LOFやDBSCANなどのアルゴリズムを使用します。

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用語

リアルタイム異常検知

即時のデータストリーム内で異常を継続的に特定するプロセスであり、低レイテンシで高性能なアルゴリズムが必要です。

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用語

多変量異常

複数の変数を同時に考慮した際に検出される異常な偏差で、単変量分析では見逃される可能性があります。

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用語

文脈依存の異常

通常時は高いがセール時は低いなど、特定のコンテキストにおいてのみ異常となる観測値です。

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用語

集合的異常

個別には正常だが、シーケンスやグループ内で一緒に現れると異常となる観測値の集合です。

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用語

グラブス検定

正規分布に従うデータセット内で、単一の外れ値を検出するための統計的仮説検定です。

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用語

ディープラーニングによる異常検知

オートエンコーダ、GAN、LSTMなどのディープニューラルネットワークを使用して、複雑なパターンをモデル化し、偏差を特定します。

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用語

教師あり異常検知

ロジスティック回帰やランダムフォレストなどの分類モデルをトレーニングするために、ラベル付きデータ（正常/異常）を使用するアプローチです。

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用語

再構成メトリクス

元のデータとモデルによる再構成との間の平均二乗誤差、またはその他の乖離尺度であり、異常性を定量化するために使用される。