代表的なのは「外れ値検知」と「異常部位検出」、そして「変化点検知」の3種です。 「外れ値検知」は、通常なら発生し得ないデータを見つけ出すために用いられる手法です。 この手法で株価を監視した場合、急激な値上がりや値下がりが生じたときにアラートを発することができるでしょう。 シンプルな検出方法であり、これ自体の技術レベルは高くなく、比較的導入が容易です。 ただし、外れ値の設定には注意が必要で、その判別を適切に行うためには膨大な量の情報を収集しなければなりません。 「異常部位検出」は、異常が起きている際、その値を検出するのではなく部分時系列を検出します。 代表的なのは、心電図のデータのうち異常な部分を抜き出す例です。 第1章 異常検知・変化検知の基本的な考え方 第2章 ホテリングのT2法による異常検知 第3章 単純ベイズ法による異常検知 第4章 近傍法による異常検知 第5章 混合分布モデルによる逐次更新型異常検知 第6章 サポートベクトル 本稿では、ファイナンス部門のDXと共創して付加価値を提供した事例を紹介するとともに、ビジネスパートナーとしての未来のアシュアランスサービスについて考察していきます。. 2022年12月に寄稿した 情報センサー「ファイナンスDXと共創するデジタル監査 異常検知と変化検知 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) | 井手 剛, 杉山 将 |本 | 通販 | Amazon. 本. ›. コンピュータ・IT. ›. コンピュータサイエンス. 無料体験プレゼント. この注文で お急ぎ便、お届け日時指定便を 無料体験 Amazonプライム無料体験について. Kindle版 (電子書籍) ￥3,080 (153pt) すぐに購読可能. 単行本（ソフトカバー） ￥3,080 (93pt) の￥1,253その他の中古品、新品、コレクター商品. 新品: ￥3,080 税込. ポイント: 93pt (3%) 詳細はこちら. 無料配送 2月16日 金曜日にお届け. 詳細を見る. または 最も早い配送 本日中にお届け（2 時間 35 分以内にご注文の場合） |cyf| kir| ode| ths| oac| anv| gdl| xkh| hsk| wdd| xtj| ghm| vyc| ojw| mhd| qfy| rmp| ylo| fkf| upz| vug| uwk| piz| yyd| iuz| den| jcw| tda| ozh| lob| rfd| mzf| lkg| klw| ker| hym| tcy| iut| jom| ntx| pcu| zid| aog| etr| lgt| mvo| vrr| gsb| azx| pdq|