ANOGAN 第一話

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異常検知システムを作ってみたい

しばらく深層強化学習の分野に力を入れていましたが、次は生成系ニューラルネットワークを使って異常検知にチャレンジしてみます。

異常検知の種類を分類すると

に分けられます。

とあるアルゴリズムで異常を検知したが、それが本当に異常なのか判断するのは、ドメイン知識がなければできません。

ニューラルネットワークを使った異常検知として基本的なアルゴリズムにAutoEndocerがあります。

正常データを入力しエンコーダーで圧縮し、再びデコーダーで元データに戻します。その過程で特徴が抽出されます。

出力の教師データに入力と同じ正解データを使うことによって徐々に各ネットワークパラメータを学習していきます。

学習後、データを入力したときに出力がデータと大きな差があれば、それは学習できていない未知のデータであり正解データとは異なる、つまり異常データと判断できます。

GAN

生成系と言ったらGANが有名ですが、異常検知システムに使われるANO-GAN（Anomaly Generative Adversarial Networks）を使って設備の波形データ異常を検出できるかやってみましょう。

まず、anoganを使用するためには、PythonのディープラーニングフレームワークであるPytorch, TensorFlowやKerasが必要です。これらのライブラリをインストールしてセットアップする必要があります。また、適切なデータセットも必要です。

ライブラリのインストール: Pytorch, TensorFlowやKerasをインストールします。私はPytorchを使ってます。
データセットの準備: 正常データだけあればモデルを作れるのがANOGANのメリットですが、異常が含まれるデータも検証で使いますので、結局は正常、異常の両方のデータを準備する必要があります。
Generator（生成器）とDiscriminator（識別器）の定義: anoganは、生成器と識別器の2つのネットワークで構成されます。生成器は、正常なデータを生成し、識別器は正常なデータと異常なデータを識別します。
モデルのトレーニング: 正常なデータセットを使用してモデルをトレーニングします。トレーニング中に生成器と識別器を交互に更新し、互いに競い合わせることで、正常なデータの特徴を学習します。
異常スコアの計算: モデルがトレーニングされたら、生成器を使用して異常スコアを計算します。異常スコアは、生成器が正常なデータをどれだけ正確に再現できるかを示す指標です。異常スコアが高いほど、異常と判断される可能性が高くなります。

異常の検出と評価: 異常スコアを閾値と比較し、異常と判断されるデータを検出します。また、モデルの性能を評価するために、テストデータセットを使用して評価指標（精度、再現率、F値など）を計算します。
ハイパーパラメータのチューニング: モデルのパフォーマンスを改善するために、ハイパーパラメータのチューニングを行います。モデルのアーキテクチャ、学習率、バッチサイズなどのパラメータを調整し、最適な結果を得るようにします。

以上が基本的な手順ですが、anoganを使用した異常検知システムの構築は一般的には複雑なタスクです。データセットの準備やモデルのトレーニングには時間と計算リソースが必要であり、さまざまな試行錯誤が必要となる場合もあります。

ではやっていこう。