1.
モデル学習時の正常データの選択方法
1
▸ 学習に使用する正常データが不安定の場
合の分け方
▹ 特に下記のケース
非周期かつ同期 非周期かつ非同期

2.
閾値の設定方法
2
▸ 実問題では異常データが未知なのでその
状況で適切に設定する閾値の手法は？
▹ 異常スコアの最大値
▹ 他の部分が検知不可
▹ 時間ごとに設定
▹ 正常な部分も異常となる
異常スコ
ア
最大値
時間ごとに設定

3.
複数センサーからの異常検知
3
▸ 複数センサーからデータを取得した場合
に統合して異常検知するための方法
▹ 代表的な手法とその利点、欠点
複数センサーからの波形
モデル