이상 검지본 5권 읽었으므로 서평 쓴다.

이 기사의 동기 부여

제조업에서는 이상 검지가 상당히 안건으로 나온다

이상 탐지는 시계열 시스템에도 도움이 될 것이라고 생각하는 방식을 바꾸면 이상 탐지 작업이었습니다.

그렇다면 이상 감지를 배웠습니다.

읽은 책

著者：仁科 健
出版社: 朝倉書店
発売日： 2009/12/1

제조업용, QC 공정표라든가 썩지 않고 관리되고 있는 회사라면 이 레벨까지 실현되고 있는 것인가?

역시 관리 비용을 들이는 반도체의 이야기가 많은 모습

X-bar 관리 등은 유명하지만 누적 합계와 V-mask와 같은 단순한 사고 방식으로 생성되는 데이터의 이상을 아는 방법은 매우 재미있었습니다.

중회귀나 ARIMA도 일부 개미

이상 검출의 이상도 판정 기준이 ISO 및 JIS에서 참고로 결정되어 있음을 처음 알았다.

여담
현실은 관리 수법보다 '관리하자'는 합의를 붙여 위기감을 갖고 데이터화한다는 벽이 있다...

著者：井手剛
出版社: 講談社
発売日： 2015/8/7

소개되는 방법이 많다

초보자부터 레벨은 꽤 높았다

비정상 탐지 접근법은 패턴이있을 가능성이 있으며 특정 특징 공간에 떨어지면 비정상적인 데이터와의 거리를 측정합니다

거리는 확률 분포에서 확률 값을 계산할 수 있습니다.

라벨이 없으면 1class-SVM과 같이 정상 데이터의 초구를 정의하여 거기에서 벗어났는지 여부를 판별합니다.

EM 알고리즘에 대한 설명이 매우 이해하기 쉽습니다

著者：井手剛
出版社: コロナ社
発売日： 2015/2/19

이 책을 맨 처음에 읽는 것이 좋았습니다

수학적인 설명도 많아 초보자에게는 레벨이 높다고 생각했지만, 시간이 걸리면 이해할 수 있도록 고안되어 있었다

통계 및 선형 대수의 입문 책을 제시함으로써 읽을 수 있습니다

부록 참조 부분은 과연 수준이 높습니다

제목에서 알 수 있듯이 R을 사용하여 움직일 수 있으므로 패키지 내용물까지 확인할 수있는 정도로 R에 자세히 설명하면 더 이해하기 쉽습니다

著者：山西 健司
出版社: 共立出版
発売日： 2009/5/23

EM 알고리즘과 평활화를 사용하여 확률 분포를 찾아 특이성을 찾습니다.

명령 전이 확률에서 로봇을 감지합니다

자기 상관으로부터 불가능한 파형을 결정한다

등 다른 책에서도 비슷한 설명은 있지만 보안이나 실시간으로 계속 증가하는 데이터를 상정한 이야기가 많아 구체적인 사용법을 이미지하기 쉬웠다.

著者：福井健一 
出版社: オーム社
発売日： 2018/11/27

아마존 리뷰가 너무 나쁘고 사기 전에 걱정

어떤 책에도 말할 수 있지만, 고민하면 도서관에서 빌려서 모습을보고 나서 구입을 추천한다

이 문제에 관하여(이상 검지본 5권 읽었으므로 서평 쓴다.), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/Ringa_hyj/items/84037657b2437ca661ca

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