異常検知機能の紹介 (Ver.3.9.1)
時系列データ分析ツール Node-AI スクラムマスターの中野です！
Node-AIのバージョン3.9.1では、異常検知機能に関するいくつかのバグフィックスとUI改善を行っています。
今回は異常検知機能について、あらためて基本的な考えと利用方法についてご紹介します！
Node-AIでの異常検知機能は、トレーニングにおけるチュートリアル内の「Level2: 異常検知チュートリアル。異常度合いを可視化するAI開発」にてお試しいただけます。
※もし見つからない場合は新規キャンバス作成時にテンプレートとして「異常検知チュートリアル。異常度合いを可視化するAI開発」を選択してください。
基本的な流れは予測系の分析と同じですが、異常検知モデルを作る際の特有の設定が必要となるためご説明します。
1. データカードで異常検知モードを選択
異常検知モデルを作りたい場合は、データカードの設定で「異常検知モード」を選択します。
異常検知は目的変数/説明変数という区別なしに、複数の変数の異常を捉える仕組みのため、異常検知に使いたい変数をすべて選択します。
2. 前処理に正規化カードを入れる
予測モデルの場合は一部正規化が不要な場合がありますが、現状では異常検知モデルを作成する場合は正規化が（一部の例外を除き）必須となります。
これは、異常検知モデルとして現在利用できるMLPが、正規化されてないデータだと学習に失敗してしまう可能性が高いからです。
3. MLPモデルのOutputをオートエンコーダーにする
異常検知モデルとして利用できるMLPカードにて、Outputを「オートエンコーダー」に設定します。
チュートリアルでは設定済みですが、自分で設定する場合は左側の「プリセット」から「異常検知」を選択して適用するのが楽です。
4. 異常度可視化カードを使う
予測モデルでは学習後に「評価カード」を利用するのが基本的な流れですが、異常検知の場合は「異常度可視化」カードを使用します。
学習したモデルで、データの異常度を計算し可視化する機能となっています。
可視化された異常度が、実際に異常と判断すべき箇所であるのか等を検証します。
是非ご利用ください！