<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>t-fukunari</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/t-fukunari/</author_url>
  <blog_title>エクサウィザーズ Engineer Blog</blog_title>
  <blog_url>https://techblog.exawizards.com/</blog_url>
  <categories>
  </categories>
  <description>はじめに こんにちは。MLエンジニアの福成毅です。 私は、ある自社プロダクトの要素技術として時系列異常検知モデルの開発に携わってきました(2019/10 〜 2020/03)。 異常検知には今まで取り組んだことがなかったですが、時間をかけて様々なアプローチがあることを学びました。 異常検知は、機械の故障やシステム障害などにおいて発生する異常データを見つけ出す手法であり、様々な産業での応用が期待されています。 一方で教師データ（特に異常データ）の不足や時系列特有の制約など、どうしても難易度が高くなりがちなタスクでもあります。 今回の投稿では、異常検知の基本的な考え方を述べ、時系列異常検知における…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftechblog.exawizards.com%2Fentry%2F2020%2F09%2F14%2F135450&quot; title=&quot;【連載】時系列データにおける異常検知（１） - エクサウィザーズ Engineer Blog&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/t/t-fukunari/20200424/20200424170800.png</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2020-09-14 13:54:50</published>
  <title>【連載】時系列データにおける異常検知（１）</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://techblog.exawizards.com/entry/2020/09/14/135450</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
