異常検知は製造業における不良品検出や故障の予兆検知、セキュリティ分野での不正アクセス検知、医療における病変検出など、実社会の幅広い場面で不可欠な技術です。本書は、その理論と実装をバランスよく解説した実用的な入門書です。
「異常データが少ない」「データの分布にモデルがうまく当てはまらない」といった実務で頻発する課題を出発点に、教師あり学習、教師なし学習、統計モデリングを用いた異常検知手法を広く紹介し、その使い分け方法を体系的に整理します。
基礎理論の平易な説明と、Pythonやオープンソースライブラリによる実用的なコード実装を通じて、実際のシステム設計や運用に直結する知識を提供します。異常検知の基礎と応用を一冊で身につけたい方に最適な手引きです。
1章 異常検知の概要と使いどころ
2章 データの概要把握と可視化
3章 教師あり学習を用いた手法
4章 教師なし学習を用いた手法1 -1変数データ
5章 教師なし学習を用いた手法2 -計数データ
6章 教師なし学習を用いた手法3 -多変数データ
7章 統計モデリングを用いた手法ー入出力があるデータ
8章 ベイズ統計モデリングを用いた手法ー入出力があるデータ
9章 前処理と性能評価

参考文献
索引
著者略歴