5.3. 異常度可視化 #

5.3.1. 機能概要 #

AutoEncoder を用いて教師なし機械学習を行う場合に、AIモデルに時間窓切出し実行済みデータを与えた際の再現誤差を確認できます。再現誤差とは、入力したデータとAutoEncoderを出力層にもつMLPモデルから出力されたデータがどの程度の違いがあるのかを数値化したものです。

5.3.2. 入力と出力 #

なし

5.3.3. 操作方法 #

異常度可視化カードは、MLPカードの出力層をAEOutputにしたときのみ使用可能です（ 4.1.a. 深層学習モデルの設計(MLP) ）。

AutoEncoderモデルは教師なし学習の1つなので、データカードにおいて説明変数と目的変数の両方にチェックを付ける必要があります( 3.2. データ確認/説明変数・目的変数の設定 )。また、学習が発散しないようにデータの正規化も必要です( 1.6. 正規化 )。

5.3.3.1. 結線 #

評価対象のモデル(AutoEncoder)と、時間窓切出し実行済みの評価データを結線してください。

5.3.3.2. 実行 #

• “実行” ボタンを押してください。
• 処理時間が 20 分を超えるとタイムアウトし、処理が強制終了されます。

5.3.3.3. 拡大する領域の選択 #

• 再現誤差と、選択した入力(俯瞰グラフを含めて最大３本)が俯瞰グラフに表示されます。
• 俯瞰グラフは、テストデータを 10 個の期間に分割して表示されます。拡大する区間をクリックしてください。
• 選択した領域が拡大されます。

5.3.3.4. 詳細グラフの確認 #

詳細表示したい部分を俯瞰グラフから選択後、拡大縮小して表示を調整します。

5.3.3.5. 詳細グラフの確認 #

A. 閾値を指定してください（ドラッグで指定も可能です）

B. 俯瞰グラフに、区間内で閾値を超えた回数が表示されます。

• 閾値を超えた時点をカウントします。
• 例 12:00～13:00 に閾値を超えた場合は、12:00 にカウントします。

5.3.3.6. グラフ最大値の設定 #

C. グラフ最大値を指定してください。

• 指定された最大値を元に再現誤差の描画スケールが変更されます。

5.3.3.7 評価結果のダウンロード #

D. “ダウンロード” ボタンを押してください。

• 再現誤差が CSV ファイルでダウンロードできます。