【レビュー】異常検知と変化検知

企業所属の著者が、データ解析に携わる人の視点でまとめた。必要な理論を幅広く、体系的に述べる。大規模データから「珍しいパターン」を見出す、あるいは変化の「兆し」を素早くつかむ必要がある人なら必読。するする読めて、ずっと使える1冊。現在知られている異常検知・変化検知の手法の大半をカバーした。


企業所属の著者が、データ解析に携わる人の視点でまとめた。必要な理論を幅広く、体系的に述べる。大規模データから「珍しいパターン」を見出す、あるいは変化の「兆し」を素早くつかむ必要がある人なら必読。

【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。


第2期として、以下の4点を同時刊行！

統計的学習理論 　 金森 敬文･著
サポートベクトルマシン　　竹内 一郎／烏山 昌幸･著
確率的最適化　　　　　　　 鈴木 大慈･著
異常検知と変化検知　　　井手 剛／杉山 将･著

第3期の刊行は2015年12月、第4期の刊行は2016年4月の予定。

【シリーズ編者】
杉山 将　東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授

事故、故障、不正、流行など、多くのデータから「変わり目」を知るのに必須の手法を体系的に解説。代表的手法をほぼ網羅した決定版。

　・2023年版データ分析の100冊[2023-08-26に投稿]

　・今年の数学1Aはどのぐらい難しかったのか[2022-02-06に投稿]

　・統計学の研究・実務の際に参照をする日本語の教科書１０冊[2021-08-24に投稿]

　・疎構造学習による異常検知を実装してみた[2020-11-23に投稿]

　・Graphical lassoを用いた多変数間の相関分析を爆速で試す[2020-07-10に投稿]

　・『異常検知と変化検知(機械学習プロフェッショナルシリーズ) 』のまとめ[2019-11-14に投稿]

　・複数の検出器での観測結果を組み合わせて検出能力を向上する最適な方法を探す[2019-08-24に投稿]

　・初心者から data scientist・AI engineer になるための勉強法&おすすめサイト・本を一つの記事にまとめたかった[2018-12-11に投稿]

　・サポートベクトルデータによる異常検知の続き[2016-05-26に投稿]

　・サポートベクトルデータによる異常検知[2016-05-12に投稿]