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. 表示グラフ選択 #

• 詳細グラフに表示するパラメータを選択してください。

5.3.3.4. 俯瞰グラフの操作 #

• 俯瞰グラフエリアにカーソルを合わせると、カーソルが「＋」「⇔」に変化します。
• 「＋」カーソルのままドラッグすることで詳細グラフの表示データ範囲を新しく選択できます。
• 選択されたデータ範囲の上部で「⇔」をドラッグすることで表示データ範囲を並行移動できます。
• 選択されたデータ範囲の左右で「⇔」をドラッグすることで表示データ範囲を拡張できます。
• 詳細グラフ内でマウスホイールを操作することでも表示データ範囲を操作できます。

5.3.3.5. 閾値の設定 #

• 詳細グラフに、閾値を超えた部分が赤色ハイライト表示されます。
• 詳細グラフ上の、閾値を示す横破線のラインをドラッグすることで、閾値の調整が可能です。
• 設定画面の"異常度閾値"が"カスタム"に変わり、具体的な現在の閾値の値表示が変更されます。

• “異常度閾値"のプルダウンから初期値(3α 標準偏差の3倍)に戻すことができます。

5.3.3.6. グラフ最大値の設定 #

• “Y軸の表示上限値"を設定することでグラフ最大値を指定できます。

• 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 #

• ダウンロードボタンを押すことで再現誤差が CSV ファイルでダウンロードできます。