- [JAWS DAYS 2022 Track C]実データで異常検知できる「Random Cut Forest」ハイパーパラメーター設定の実際

[JAWS DAYS 2022 Track C]実データで異常検知できる「Random Cut Forest」ハイパーパラメーター設定の実際

登壇者:松下 享平
機械学習アルゴリズムの1つである「Random Cut Forest (RCF)」は、大幅な外れ値や変化を検知できることから異常検知に利用できます。学習は ""実データ"" だけで済む教師なしタイプであるため取り組みやすく、Amazon SageMakerやAmazon Kinesis Data Analyticsで利用できます。...
登壇者:松下 享平
機械学習アルゴリズムの1つである「Random Cut Forest (RCF)」は、大幅な外れ値や変化を検知できることから異常検知に利用できます。学習は ""実データ"" だけで済む教師なしタイプであるため取り組みやすく、Amazon SageMakerやAmazon Kinesis Data Analyticsで利用できます。他の機械学習と同様に、ハイパーパラメーターの適切な設定で高い精度を出せますが、一般的には「ケースによって異なります」とだけあり、何をどう設定したらよいのかわかりづらいのも事実です。本セッションではIoTの現場で発生しがちな実データを基に、RCFのパラメーターの考え方やテスト方法について紹介します。
#jawsdays2022 #jawsug #jawsdays2022_c C11

AWS User Group Japan JAWS-UG [AWS User Groups]

※本サイトに掲載されているチャンネル情報や動画情報はYouTube公式のAPIを使って取得・表示しています。

Timetable

動画タイムテーブル

動画数:310件