TadGAN を用いた時系列データの異常検出に対するファインチューニングによる精度向上及び運用性の向上

抄録

この論文は近年デジタル化やセンシング技術の向上に伴い、増加傾向にある時系列データから異常値がどの区間にあるかを検出し、監視するための技術に関するものである． 異常検出には様々な手法があり，機械学習を用いる方法について盛んに研究が行われている．しかし機械学習の難点としてアルゴリズムが複雑になればなるほど実行に時間がかかってしまうため，データが手元にあっても検出結果がすぐにわからないという点がある． そこで精度をある程度担保したまま新たなデータに適用することのできるファインチューニングを実装した．これにより非常に短時間で大規模なデータに対して異常検出を行うことのできるシステムを実現した．