生成的敵対ネットワーク（GAN）を用いた異常検知用学習データの生成

生成的敵対ネットワーク（GAN）を用いた異常検知用学習データの生成とは

生成的敵対ネットワーク（GAN）を用いた異常検知用学習データの生成とは、機械学習における異常検知の課題、特に異常データの不足を解決するための技術です。GANは、生成器（Generator）と識別器（Discriminator）という2つのネットワークを競合させることで、実データに近い偽のデータを生成する能力を持ちます。この技術を異常検知に適用することで、通常データから学習したGANが実在しない異常データを生成し、これを学習データとして利用することで、希少な異常事例に対するモデルの識別精度を向上させることが可能になります。これにより、親トピックである予測分析における異常検知の高度化に貢献します。

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