時系列異常検出入門

異常検出は、通常動作を完全に特徴付け、その動作からの逸脱を検出することで信号の異常を識別するプロセスです。

異常検出アルゴリズムは、物理学に基づくダイナミクス モードまたは故障モードや故障シグネチャの知識を取り入れずに作成できます。通常状態のラベルなしデータのみを使用して異常検出器に学習させることができます。したがって、テストだけであれば、異常状態のデータは比較的少量しか必要なく、ラベルなしでかまいません。

Time Series Anomaly Detection for MATLAB^® サポート パッケージを使用すると、機械学習、深層学習、および統計的工程制御に基づく異常検出器を開発できます。このパッケージには、データに対して最もよく機能する検出器を見つけるために、さまざまな検出器タイプに学習させ、プロット、評価、調整する機能が用意されています。また、このサポート パッケージには、検出器を対話的に開発およびテストし、性能の良い検出器を MATLAB ワークスペースにエクスポートできる時系列異常検出器というアプリもあります。