Gunosyデータ分析部アルバイトの鈴木です。今回は密度比を利用したバージョンリリースにおける異常検知について学んだことをまとめたいと思います。 1 やりたいこと 2 密度比を用いた異常検知のイメージ 3 ダミーデータでの実装例 4 参考資料 やりたいこと ニュースパスをバージョンアップした時に、もし異常があればユーザーアクションログからその兆候を見つけてslackなどに通知できるようにすることが目標です。 現在弊社では、バージョンアップ時に異常がないかどうか調査するために人手を割いています。しかし、もし自動で異常を確実に見つけられるようになれば社員さんの負担も軽くできますよね？こういったことが異常検知のモチベーションです。 密度比を用いた異常検知のイメージ あるアクション（例えばforeground）をある期間に １回行ったユーザーが３人、 ２回行ったユーザーが５人、 、、、 といった具
比戸です。 先週Jubatusの最新0.4.0がリリースされましたが、外れ値検知機能の追加が目玉の一つとなっています（jubaanomaly）。昨年PFIへ入社して初めて手がけた仕事が公開されたということで感慨ひとしおですが、便乗してあまり語られることのない異常検知の世界について書きたいと思います。以下の資料は昨年のFIT2012で使ったものです。 異常検知とは簡単にいえば、「他に比べて変なデータを見つけ出す」タスクです。お正月にテレビで繰り返し流れた、おすぎとピーコのCM(*1)がわかりやすいイメージですね。機械学習の枠組みで言えば”教師無し学習”に属します。分類や回帰、クラスタリングなど応用も多く人気も研究熱も高いタスクに比べると、マイナーです。SVMとか、Random Forestとか、Boostingとか、最近だとDeep Neural Networkとか、有名な必殺技アルゴリズム
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