予兆検知
予兆検知とは、システムや設備の故障、事故、トラブルなどの問題が発生する前に、データ分析や機械学習を用いて微小な変化や異常の兆候を捉える技術です。事後対応ではなく事前に対策を講じることで、ダウンタイムの削減やコスト最適化に貢献します。
異常検知のAI用語一覧
4件異常検知に関するAI用語を4件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。
一クラスSVM
一クラスSVMは、正常なデータのパターンだけを機械学習によって学習し、そこから外れた未知のデータや異物を異常として検知するための教師なし学習アルゴリズムです。製造ラインの不良品検出や不正アクセス検知など、正常データのみが大量にある状況で広く活用されています。
アイソレーションフォレスト
アイソレーションフォレストは、決定木を応用してデータ群から外れ値（異常値）を効率的に検出する機械学習アルゴリズムです。正常データの密集具合に比べ、異常データは孤立（アイソレーション）しやすいという性質を利用し、ランダムな分割を繰り返して少ない分割回数で隔離できるデータを異常と判定します。大量の多次元データに対しても高速かつ省メモリで動作する点が特徴です。
ワンクラスSVM
ワンクラスSVMは、正常データのみを学習させて「正常」の境界を決定し、そこから外れたデータを「異常」と判定する機械学習アルゴリズムです。教師なし学習による異常検知の代表的な手法であり、システム障害の検知や製造業における外観検査など、異常データの収集が困難な場面で広く活用されています。