数理情報工学／ 2017 オンライン非定常ロバスト学習とその異常検知への応用

研究概要

ガウス混合分布に対するオンラインかつモデルの非定常性に追従的かつ外れ値に対しロバストな新たな学習法を提案し，それをガウス混合分布を用いた異常検知法に応用することで異常検知精度の向上を試みた．実験の結果，既存手法をAUCにて最大約3%上回り有意義な改善が見られた．

実際に研究に費やすことのできた期間は非常に短かったですが，その中で一定の成果を上げることができ，良かったと思います．