◇前置き 異常検知は、さまざまな分野で利用される非常に重要な手法です。 たとえば、不正取引の検出、機械の故障予知、潜在的なセキュリティリスクの発見など、多くの応用例があります。 本記事では、異常検知の基本的な概念から、一般的な手法および具体的…

◇前置き 社会がどんどんデジタル化していく中で、自分のデータ活用力に不安を感じることはありませんか？ITが進化し、データがあらゆる分野で重要な役割を果たす時代、いわゆる「Society 5.0」の時代において、データサイエンスはもはや必須スキルです。そん…

◇前置き 機械学習について学ぶと、世の中には様々な学習済みモデルがある事を知ります。 しかし、これらのモデルの名前は全てアルファベット表記になっており、我々日本人は「なんて発音するんだろう？」と度々頭を抱えてしまいます。 そこで機械学習の初学…

◇前置き 時系列データ解析は、データの時間的な変化やパターンを理解し、将来の動向を予測するための重要な手法です。ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）モデルは、時系列データの予測に広く用いられる統計的手法の1つです。今回は、ARIMAモ…

◇前置き データサイエンスや機械学習の分野でしばしば耳にする「カルマンフィルター」。これは、時系列データのノイズを除去し、より正確な推定を行うためのツールです。今回はカルマンフィルターの基本的な原理と、その実際の応用例について解説します。 ◇…