異常検知

PyCon mini Osakaで異常検知システム構築の裏側について発表しました

現在仕事で作っている異常検知システムについてPyCon mini Osakaで登壇してきました。異常検知というマイナーなトピックですが、多くの人に聞いてもらえてよかったです。 #pyconjp #pyconosaka 「Pythonを用いた異常検知システム構築の裏側」吉田康久さんで…

Hacker Tackleで「はてなにおける機械学習の取り組み」について登壇しました

LINE福岡で行なわれたHacker Tackleにて登壇してきました。 発表内容は(1)機械学習を使ったサービス開発の難しい点について整理し(2)その難しさを乗り越えていくためにはてながどのような取り組みを行なっているかについてでした。一口に機械学習を使ったサ…

異常検知ナイトでLT登壇しました

機械学習の中でもマイナーなテーマであろう異常検知がテーマの勉強会、異常検知ナイトというイベントでLTの登壇をしてきました。マイナーテーマなのに300人以上が集まる東京怖い。 3ページしかないですが、発表資料も置いておきます(LTのレギュレーションで3…

マージン最大化近傍法の読書メモ

社内で異常検知本の輪講を進めています。今回は近傍法による異常検知。一年くらいに一人で読んだときのメモはこちら。慣れない人は途中で出てくる劣モジュラの概念や勾配の導出が大変かなと思ったので、メモ書きしておきます。 劣勾配/劣勾配法 目的関数が連…

Multi-task Multi-modal Models for Collective Anomaly Detectionを読んだ

勤労に感謝しながら読みました(論文, スライド)。いい論文をありがとうございます。 概要 基本的にはSparse Gaussian Markov Random Field Mixtures for Anomaly Detection(ICDM 2016)の素直な拡張だと思います。式は少しゴツいですが、拡張を順番に追ってい…

2017年の振り返り技術編

ふと思いたったので書く。2016年は自然言語研究者からWeb系エンジニアになったということで、今振り返ってもキャッチアップで精一杯だったなーと思うが、2017年は去年よりは慣れたこともあり、もう少し自分にとって新しいことに取り組めたかなーと思う。とい…

Anomaly Detection in Streams with Extreme Value Theoryを読んだ

Anomaly Detection in Streams with Extreme Value Theory Amossys-team/SPOT: SPOT algorithm implementation (with variants) KDD2017の異常検知の論文です。異常検知を行なうとき、何らかの閾値を設定しますがこの閾値の決定は難しいことが多いです(そし…

ホストメトリックの異常検知を行なうmackerel-agentのチェックプラグインを作りました

最近、異常検知の実験/実装を行なっていますが、その過程の中間成果物をmackerel-agentのチェックプラグインとして切り出しました(非公式のプラグインです。サポート宛てにお問い合わせしてもらっても回答できません。id:syou6162まで個人的に連絡してもらえ…

Change Detection using Directional Statisticsを読んだ

方向データに対する変化点検出の論文を読んだところ、面白かったのでメモを残しておきます(論文、スライド)。IJCAI2016の論文です。 異常検知は重要な領域であるにも関わらず、まだまだ枯れていなくて論文読んでて面白いものが多いですね。 問題設定 確率分…

Sparse Gaussian Markov Random Field Mixtures for Anomaly Detectionを読んだ

異常検知の一環で外れ値検知をやっていると「どの事例が外れ値か分かるだけじゃなくて、どの次元がおかしくなったかも教えて欲しい。次元数が100とかあると、どの次元がおかしい動きをしているか人手で見るのは大変」というのをちらほら聞きます。Gaussian M…

異常検知本の読書メモ Part 5(密度比推定による変化検出)

前回に引き続き、密度比を直接推定するコーナー。時系列の変化検出や多変数の依存関係の崩れを捉える構造変化検知の手法を密度比推定で解く。 変化検知問題とカルバックライブラー密度比推定法 変化検知問題は第9節で取り扱った。ある時点tを含む前後で分布…

異常検知本の読書メモ Part 4(密度比推定による異常検知)

前回扱った内容を密度比推定により直接的にかっこよく解く。 やりたいこと 正常であると分かっているデータを元に異常が含まれるかもしれないデータの中から異常な標本を見つけ出す 個々に外れ値検出するのではなく、テストデータ全体の確率分布も考える 全…

異常検知本の読書メモ Part 3(疎構造学習による異常検知)

前回の復習 前回のChaper 9では「単一の」「時系列データ」に対し、部分空間法を使った変化検出法を見た。 概要はこんな感じであった。 小さいwindow幅でデータを切って、ベクトルデータにする 過去側と現在側の2つに領域に分割 時刻tにおける過去側と現在側…

異常検知本の読書メモ Part 2(方向データの異常検知と部分空間法による変化検出)

方向データの異常検知 方向データの異常検知は前回スキップしていたところ。部分空間法による変化検出をするときに方向データに関する知識が必要になったので、戻ってきた。 方向データを扱う際にキーになる分布はフォンミーゼスフィッシャー分布。こんな分…

異常検知本の読書メモ Part 1

異常検知本を最近読み進めていたので、自分が知らなくて新しく勉強になったところのみメモ。 ホテリングの法による異常検知 異常度はマハラノビス距離で与えることができる サンプル数Nが次元数Mより圧倒的に多い場合はは自由度M、スケール因子1のカイ二乗分…